基于协同感知的分布式三维重建方法技术

本发明专利技术提供一种基于协同感知的分布式三维重建的方法，涉及图像数据处理领域，解决了路况信息的三维建模精度不够高，效率不够快的问题

【技术实现步骤摘要】
基于协同感知的分布式三维重建方法


[0001]本专利技术涉及图像数据处理等领域，更具体地涉及一种基于协同感知的分布式三维重建方法
。

技术介绍

[0002]随着自动驾驶技术的日益成熟，实时路况信息三维建模的需求量越来越大，由此，路况信息的三维高精度建模成为自动驾驶领域需要解决的关键性问题
。
随着各种高精度传感器以及多模态算法的不断更新迭代，基于车车协同的感知
、
决策算法也日趋成熟
。
但是现有的协同感知路况建模方法，在不同传感器之间的数据匹配层面，仍存在匹配不准确
、
匹配速度慢等问题
。

技术实现思路

[0003]基于以上技术问题，本专利技术的主要目的在于提出一种基于协同感知的分布式三维重建方法，用于解决以上技术问题的至少之一
。
[0004]本专利技术的一个方面提供了一种基于协同感知的分布式三维重建的方法，包括：基于
N
个边缘节点获取目标的
N
个不同的二维图像，分别从所述每个二维图像中提取所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于协同感知的分布式三维重建方法，其特征在于，包括：基于
N
个边缘节点获取目标的
N
个不同的二维图像，并分别从每个所述二维图像中提取所述目标的特征点，得到
M
个特征点；基于云节点获取所述目标的
M
个特征点，并基于所述
N
个边缘节点建立三维网格；将所述
M
个特征点在所述三维网格中进行特征融合，得到点云数据网络模型；以及基于所述点云数据网络模型重建所述目标的三维场景，其中，
N
为大于1的整数，
M
为大于等于
N
的整数
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述每个二维图像中所述目标的特征点包括：在所述边缘节点中利用图像编码器从所述二维图像中提取所述目标的特征点
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述边缘节点中利用图像编码器从所述二维图像中提取所述目标的特征点包括：利用特征提取网络对所述二维图像进行处理，得到特征图像；基于图像编码器提取所述特征图像中所述目标的特征点
。4.
根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述图像编码器在所述
N
个边缘节点中具有相同的初始参数和网络结构
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述
N
个边缘节点建立三维网格包括：基于所述
N
个边缘节点的数量确定所述三维网格的网格数量；基于所述网格数量建立所述三维网格
。6.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述
M

【专利技术属性】
技术研发人员：陈凯强，赵良瑾，成培瑞，王智睿，卢雪，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：