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面向室内三维模型重建的神经辐射场网络
1
作者
薛晨霞
孙英锴
+4 位作者
陈占国
王国亮
李金峄
许文洁
于保才
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期627-633,共7页
针对室内三维重建弱纹理区域鲁棒性不足、重建效果不佳的问题,基于神经辐射场原理,提出一种新型的室内三维重建方法M-HashRecon。该算法采用点云选取模块提取关键点云信息,并引入多分辨率哈希编码实现点云的多尺度特征索引;设计残差模...
针对室内三维重建弱纹理区域鲁棒性不足、重建效果不佳的问题,基于神经辐射场原理,提出一种新型的室内三维重建方法M-HashRecon。该算法采用点云选取模块提取关键点云信息,并引入多分辨率哈希编码实现点云的多尺度特征索引;设计残差模块优化模型性能,提升深层网络的训练效率。在ScanNet数据集的4个典型场景中开展实验,对实验结果和模型的收敛性进行分析。研究结果表明:该算法的F-score综合指标显著优于对比算法,对多个场景重建精度较高,稳定性较好。研究结论可为后续高精度室内三维重建系统的设计提供参考。
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关键词
室内三维重建
深度引导采样
多分辨率哈希编码
残差模块
ScanNet数据集
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职称材料
题名
面向室内三维模型重建的神经辐射场网络
1
作者
薛晨霞
孙英锴
陈占国
王国亮
李金峄
许文洁
于保才
机构
国家能源集团宝日希勒能源有限公司物供中心
辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院
出处
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期627-633,共7页
基金
辽宁省教育厅基本科研项目(LJ212410147003)。
文摘
针对室内三维重建弱纹理区域鲁棒性不足、重建效果不佳的问题,基于神经辐射场原理,提出一种新型的室内三维重建方法M-HashRecon。该算法采用点云选取模块提取关键点云信息,并引入多分辨率哈希编码实现点云的多尺度特征索引;设计残差模块优化模型性能,提升深层网络的训练效率。在ScanNet数据集的4个典型场景中开展实验,对实验结果和模型的收敛性进行分析。研究结果表明:该算法的F-score综合指标显著优于对比算法,对多个场景重建精度较高,稳定性较好。研究结论可为后续高精度室内三维重建系统的设计提供参考。
关键词
室内三维重建
深度引导采样
多分辨率哈希编码
残差模块
ScanNet数据集
Keywords
indoor 3D reconstruction
deep guided sampling
multi-resolution hash coding
residual module
ScanNet dataset
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
面向室内三维模型重建的神经辐射场网络
薛晨霞
孙英锴
陈占国
王国亮
李金峄
许文洁
于保才
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
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