三维物体重建方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种三维物体重建方法、装置、设备和存储介质。终端通过获取目标物体的扫描图片序列，其中，扫描图片序列包括至少一帧扫描图片，扫描图片包括深度信息，并采用神经网络算法，对扫描图片序列中的扫描图片进行预测，获取各扫描图片的预测语义标签，进而根据预测语义标签和扫描图片序列中的扫描图片，重建目标物体的三维模型。终端采用神经网络算法，获取扫描图片的预测语义标签，根据预测语义标签和扫描图片重建目标物体的三维模型，使得重建的三维模型更加准确，提高了重建的三维模型的准确度。

3-D Object Reconstruction Method, Device, Equipment and Storage Media

The invention relates to a three-dimensional object reconstruction method, device, device and storage medium. The terminal obtains the sequence of scanned pictures of the target object, in which the sequence of scanned pictures includes at least one frame of scanned pictures, and the scanned pictures include depth information. The scanned pictures in the sequence of scanned pictures are predicted by using the neural network algorithm, and the predicted semantic labels of each scanned picture are obtained. Then, according to the predicted semantic labels and the scanned pictures in the sequence of scanned Reconstruct the three-dimensional model of the target object. The terminal uses the neural network algorithm to obtain the predictive semantic label of the scanned image, and reconstructs the three-dimensional model of the target object according to the predictive semantic label and the scanned image, which makes the reconstructed three-dimensional model more accurate and improves the accuracy of the reconstructed three-dimensional model.

【技术实现步骤摘要】
三维物体重建方法、装置、设备和存储介质
本专利技术涉及神经网络的
，特别是涉及了一种三维物体重建方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
近年来，扫描技术取得了长足的进步。但是，三维场景获取仍然是一项具有挑战性的工作，尤其是创建大量高质量模型这一领域。一种常见的三维模型重建方法，在没有校准的前提下，使用手持扫描设备围绕着物体连续扫描，获取物体的扫描图片，进而通过深度或者颜色信息对图片进行配准，重建该物体的三维模型。然而，采用上述方法，在获取扫描图片的过程中，手持的扫描设备并没有被精确的追踪，并且数据中带有的噪声，很容易导致扫描结果的错误配准，最终导致该物体的三维模型重建不真实。
技术实现思路
基于此，有必要针对物体的三维模型重建不真实的问题，提供一种三维物体重建方法、装置、设备和存储介质。第一方面，一种三维物体重建方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标物体的扫描图片序列；所述扫描图片序列包括至少一帧扫描图片，所述扫描图片包括深度信息；采用神经网络算法，对所述扫描图片序列中的扫描图片进行预测，获取各所述扫描图片的预测语义标签；根据所述预测语义标签和所述扫描图片序列中的扫描图片，重建所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种三维物体重建方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标物体的扫描图片序列；所述扫描图片序列包括至少一帧扫描图片，所述扫描图片包括深度信息；采用神经网络算法，对所述扫描图片序列中的扫描图片进行预测，获取各所述扫描图片的预测语义标签；根据所述预测语义标签和所述扫描图片序列中的扫描图片，重建所述目标物体的三维模型。

【技术特征摘要】
1.一种三维物体重建方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标物体的扫描图片序列；所述扫描图片序列包括至少一帧扫描图片，所述扫描图片包括深度信息；采用神经网络算法，对所述扫描图片序列中的扫描图片进行预测，获取各所述扫描图片的预测语义标签；根据所述预测语义标签和所述扫描图片序列中的扫描图片，重建所述目标物体的三维模型。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述预测语义标签和所述扫描图片序列中的扫描图片，重建所述目标物体的三维模型之后，所述方法还包括：根据所述三维模型，获取所述扫描图片序列中各扫描图片的投影标签；根据所述投影标签和所述预测语义标签，获取所述预测语义标签的置信度；根据所述预测语义标签的置信度，更新所述预测语义标签。3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据所述预测语义标签的置信度，更新所述预测语义标签，包括：若所述预测语义标签的置信度大于预设阈值，则将所述预测语义标签设置为高置信度标签；采用所述神经网络算法，根据所述高置信度标签和对应的扫描图片，对所述扫描图片序列中的扫描图片进行预测，获取更新后的预测语义标签。4.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据所述预测语义标签的置信度，更新所述预测语义标签，还包括：若所述预测语义标签的置信度不大于预设阈值，则将所述预测语义标签标记为低置信度标签；采用主动学习的方法，对所述低置信度标签对应的扫描图片重新标注，获取更新后的预测语义标签。5.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据所述投影标签和所述预测语义标签，获取所述预测语义标签的置信度，包括：对所述投影标签与所述预测语义标签对应的扫描图片中的像素进行对比，获取像素一致性；根据所述像素一致性，获取所述预测语义标签的置信度。6.根据权利要求1-5任一项所述方法，其特征在于，所述根据所述预测语义标签和所述扫描图片序列中的扫描图片，重建所述目标物体的三...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡瑞珍，黄惠，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44