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题名基于无人机航拍多视图传感器的建筑模型三维重建
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作者
吴建
常李霞
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机构
上海交通大学设计学院
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出处
《传感器与微系统》
2025年第11期76-81,共6页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51278292)
上海交通大学文理交叉研究项目(17JCYA05)。
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文摘
针对神经辐射场(NeRF)技术虽在三维重建复杂建筑场景中面临训练耗时长、细节描述有限等挑战,提出Structure-NeRF方法,使用无人机航拍获取多视图传感数据,结合多采样、减权及损失函数优化以减少锯齿,并引入几何约束(法线一致性、平面拟合和垂直/水平约束)提升重建精度。此外,利用曼哈顿世界模型(MWM)精确提取建筑主体结构与尺寸。实验表明,Structure-NeRF的峰值信噪比(PSNR)达36.23 dB,训练时间缩短了50%,结构相似性指数(SSIM)较主流模型mip-NeRF和iNGP分别提升13.41%和50.00%,PSNR分别提高10.45%和25.10%。Structure-NeRF显著优化了训练效率与渲染质量,实现了高精度的建筑空间模型三维重建。
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关键词
神经辐射场
无人机航拍
多视图传感器
建筑三维重建
几何约束
曼哈顿世界模型
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Keywords
NeRF
unmanned aerial vehicle aerial photography
multi-view sensor
3D building reconstruction
geometric constraints
MWM
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术]
TP391
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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