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摘要：本申请公开了一种基于稀疏视角视频的流固混合场景重建方法、装置及设备，包括：获取场景的动态视频图像，以及视频图像对应的相机参数作为输入；构建神经特征轨迹场模型、神经辐射场模型以及神经距离场模型；采用预设的损失函数联合优化神经特征轨迹场模型、神经辐射场模型以及神经距离场模型，实现视频图像中的固体障碍物，流体的密度分布、速度场以及随时间变化的轨迹的重建。本申请创新性的提出神经特征轨迹场，它利用隐式神经网络构建的欧拉时空场，模拟流体轨迹，不仅支持短期物理先验，还支持长期时间约束。结合神经辐射场精细重建动态场景的三维辐射度分布，同时利用神经距离场提取障碍物的几何信息，实现流固混合场景的物理准确重建。
主权项：1.一种基于稀疏视角视频的流固混合场景重建方法，其特征在于，包括：获取场景的动态视频图像，以及所述视频图像对应的相机参数作为输入；构建神经特征轨迹场模型、神经辐射场模型以及神经距离场模型；其中，所述神经特征轨迹场模型是一种利用隐式神经网络来模拟符合拉格朗日性质的流体轨迹的模型；采用预设的损失函数联合优化所述神经特征轨迹场模型、神经辐射场模型以及神经距离场模型，实现视频图像中的固体障碍物，流体的密度分布、速度场以及随时间变化的轨迹的重建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学 基于稀疏视角视频的流固混合场景重建方法、装置及设备
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