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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明提供了一种基于手机相机众包数据的NeRF实景建模方法及系统，包括：基于手机相机获取实时环境图片，并形成众包数据；对众包数据中的图片进行坐标对齐处理；对对齐后的图片进行预处理，并输入至一神经辐射场景模型中，对神经辐射场景模型进行训练，得到训练后的NeRF模型。本发明解决了众包数据的对齐问题，通过使用SLAM、神经网络等技术，实现众包图像之间的像素级匹配和位姿优化；使用手机相机众包数据进行街景建模的方法，通过使用NeRF神经网络，以较高的速度构建高度还原的全角度三维街景渲染图像；实现了对于动态街景的语义分割和开阔场景建模以及对来源广泛、语义复杂、采集量大的室外街景众包数据的处理。
主权项：1.一种基于手机相机众包数据的NeRF实景建模方法，其特征在于，包括：基于手机相机获取实时环境图片，并形成众包数据；对所述众包数据中的图片进行坐标对齐处理；对对齐后的图片进行预处理，并输入至一神经辐射场景模型中，对所述神经辐射场景模型进行训练，得到训练后的NeRF模型，利用所述NeRF模型生成渲染图像，完成NeRF实景建模。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于手机相机众包数据的NeRF实景建模方法及系统
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