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申请/专利权人：广州极点三维信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于神经渲染的三维家居漫游场景重建方法、系统及介质，三维家居漫游场景重建方法包括：获取三维家居户型数据构建三维户型模型；初始化相机参数，根据空间布局和三维户型模型得到第一相机位姿信息，根据预设的大类家具和三维户型模型得到第二相机位姿信息，进而得到相机位姿数据；将三维家具户型数据和相机位姿数据输入渲染引擎，得到与相机位姿数据对应的渲染图像，进而构建数据集，根据数据集训练全连接神经网络，得到漫游场景重建模型；获取待重建漫游场景的目标相机位姿，将该相机位姿输入漫游场景重建模型，得到场景漫游图像。本发明能够提供高实时渲染效果，实现对三维家居漫游场景的重建，可广泛应用于三维重建技术领域。

主权项：1.一种基于神经渲染的三维家居漫游场景重建方法，其特征在于，包括以下步骤：获取三维家居户型数据，进而根据所述三维家居户型数据构建三维户型模型；初始化相机参数，根据空间布局和所述三维户型模型得到第一相机位姿信息，并根据预设的大类家具和所述三维户型模型得到第二相机位姿信息，进而根据所述第一相机位姿信息和所述第二相机位姿信息得到相机位姿数据；将所述三维家居户型数据和所述相机位姿数据输入渲染引擎，根据所述相机参数得到与所述相机位姿数据对应的渲染图像，进而根据所述相机位姿数据和所述渲染图像构建数据集，并根据所述数据集训练全连接神经网络，得到漫游场景重建模型；获取待重建漫游场景的目标相机位姿，将所述目标相机位姿输入所述漫游场景重建模型，得到场景漫游图像；所述全连接神经网络包括密度神经网络和颜色神经网络，所述根据所述数据集训练全连接神经网络，得到漫游场景重建模型这一步骤，其具体包括：根据所述数据集的图像尺寸构建像素平面坐标网格，并将所述像素平面坐标网格中的像素平面坐标转为齐次坐标，进而将所述齐次坐标由相机坐标系转换为世界坐标系；将所述世界坐标系下像素点的坐标与相机光心坐标进行相减，得到所述像素点的第一方向向量，将所述第一方向向量进行归一化处理，得到第二方向向量，进而根据所述第二方向向量确定所述像素点的射线起点和射线方向；根据所述射线起点和所述射线方向通过粗采样方式和细采样方式得到多个采样点；构建多个不同分辨率的哈希网格，进而根据所述哈希网格、所述密度神经网络以及所述颜色神经网络得到各所述采样点的密度值和颜色值；将所述密度值和所述颜色值根据体渲染公式进行叠加，得到目标像素点的预测颜色值；根据所述预测颜色值和实际像素颜色值计算损失值，根据所述损失值对所述全连接神经网络进行更新训练，得到所述漫游场景重建模型；其中，在获取的第一相机位姿信息和第二相机位姿信息的z轴方向进行迭代递减，使得连续轨迹段的相机z轴数值从第一预设高度以预设间隔递减至第二预设高度，循环往复，以此得到用以渲染的相机位姿数据。

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