公开(公告)号：CN117115339B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202310893947.9

申请日：2023-07-20

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 黄永 ,  罗翔云 ,  李惠 ,  申嘉伟

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/80 ,  G06V10/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提出一种基于NeRF5D神经辐射场的建筑三维重建与损伤识别方法。所述方法首先通过SIFT特征匹配和增量型SFM稀疏重建对单一建筑图像数据集进行预处理，获取图像3D坐标以及相机位姿信息。再利用多分辨率哈希编码并整合，对图像3D坐标进行特征映射。然后将特征映射和相机位姿信息输入本发明提出的三分支网络模型，预测各像素位置的体积密度、RGB色值和语义预测。最后分别通过体素填充和像素整合获得建筑三维重构模型和损伤识别结果。此方法提出了一种单体损伤建筑重建全流程，以及一种轻量化的三分支三维重构和语义分割网络模型，可实现对单一建筑准确且高效的数字孪生和损伤识别。

公开(公告)号：CN117115339A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310893947.9

申请日：2023-07-20

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 黄永 ,  罗翔云 ,  李惠 ,  申嘉伟

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/80 ,  G06V10/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提出一种基于NeRF5D神经辐射场的建筑三维重建与损伤识别方法。所述方法首先通过SIFT特征匹配和增量型SFM稀疏重建对单一建筑图像数据集进行预处理，获取图像3D坐标以及相机位姿信息。再利用多分辨率哈希编码并整合，对图像3D坐标进行特征映射。然后将特征映射和相机位姿信息输入本发明提出的三分支网络模型，预测各像素位置的体积密度、RGB色值和语义预测。最后分别通过体素填充和像素整合获得建筑三维重构模型和损伤识别结果。此方法提出了一种单体损伤建筑重建全流程，以及一种轻量化的三分支三维重构和语义分割网络模型，可实现对单一建筑准确且高效的数字孪生和损伤识别。