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申请/专利权人：苏州魔视智能科技有限公司

摘要：本发明涉及三维重建技术领域，公开了用于自动泊车过程中场景重建的方法、装置和设备，前述方法包括：获取同一场景下的多个激光雷达点云数据，将多个激光雷达点云数据进行点云融合，得到对当前场景重建后的点云数据集合，点云数据集中包括多个融合点云；将融合点云转换为二维椭圆面片，其中，二维椭圆面片的参数包括：面片中心点的三维位置、二维椭圆面片协方差矩阵、球谐函数和透明度；基于当前场景的二维图片，通过二维椭圆面片实时渲染从二维图片中获取到的当前场景，基于渲染结果对当前场景进行三维重建。具有高平滑度和高精度的特点，也可以为自动标注提供更好的场景重建，可以提高标注的效率，提升标注的精度。

主权项：1.一种用于自动泊车过程中场景重建的方法，其特征在于，所述方法包括：获取同一场景下的多个激光雷达点云数据，将所述多个激光雷达点云数据进行点云融合，得到对当前场景重建后的点云数据集合，所述点云数据集中包括多个融合点云；将所述融合点云转换为二维椭圆面片，其中，所述二维椭圆面片的参数包括：面片中心点的三维位置、二维椭圆面片协方差矩阵、球谐函数和透明度；基于所述当前场景的二维图片，通过所述二维椭圆面片实时渲染从所述二维图片中获取到的所述当前场景，基于渲染结果对所述当前场景进行三维重建；其中，基于所述当前场景的二维图片，通过所述二维椭圆面片实时渲染从所述二维图片中获取到的所述当前场景，包括：基于所述二维图片得到相机视锥，获取面片中心点在所述相机视锥范围内的多个目标面片，将所述目标面片投影到所述二维图片，投影后的目标面片覆盖至少一个像素，存在多个被覆盖的像素；对于所述被覆盖的像素，计算所述目标面片在所述被覆盖像素处的深度，基于所述深度对所述目标面片对应的透明度进行加权平均得到所述被覆盖像素的预测深度；将所述被覆盖的像素的方向向量输入所述目标面片对应的球谐函数，得到所述被覆盖像素的初始预测颜色，基于所述初始预测颜色对所述目标面片对应的透明度进行加权平均得到所述被覆盖的像素的最终预测颜色；基于所述预测深度和所述最终预测颜色，得到所述渲染结果；基于渲染结果对所述当前场景进行三维重建，包括：基于所述渲染结果得到所述二维图片中像素的颜色和深度信息；基于所述当前场景定义三维立体空间，对所述三维立体空间进行体素划分，得到第一体素单元，基于所述深度信息获取所述第一体素单元的中心点距离场景表面的距离；基于所述距离建立所述当前场景的表面模型，基于所述表面模型进行所述三维重建。

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