【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及三维建模，尤其涉及一种基于尺度关联的渐进式神经辐射场三维建模方法及系统。
技术介绍
1、随着计算机视觉、深度学习和图像处理技术的飞速发展，三维场景重建与理解成为了自动驾驶、增强现实（ar）、虚拟现实（vr）以及智能交通系统等领域中的研究热点。这些技术的进步使得从平面图像到立体模型的转换成为可能，为提供更为准确的环境感知信息、增强安全性和用户体验提供了技术基础。
2、然而，在现实应用中，尤其是在车路协同场景下，传统三维建模技术在处理大规模多分辨率数据时常常受限于其处理速度和精度，难以满足对高实时性与高精度的需求，而且在处理大规模多分辨率数据时计算资源大，在细节重建方面往往不尽人意，导致建模质量不高。
3、因此，寻找一种既能够有效整合多分辨数据，又能保证高效的训练速度和高质量三维重建的方法，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出了一种基于尺度关联的渐进式神经辐射场三维建模方法及系统，其能够采用渐进式配准训练策略对神...
【技术保护点】
1.一种基于尺度关联的渐进式神经辐射场三维建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于尺度关联的渐进式神经辐射场三维建模方法，其特征在于，步骤S2具体包括：
3.如权利要求2所述的一种基于尺度关联的渐进式神经辐射场三维建模方法，其特征在于，步骤S21具体包括：
4.如权利要求3所述的一种基于尺度关联的渐进式神经辐射场三维建模方法，其特征在于，所述渐进式配准训练策略具体包括：
5.如权利要求4所述的一种基于尺度关联的渐进式神经辐射场三维建模方法，其特征在于，所述配准训练阶段神经辐射场模型的动态位置编...
【技术特征摘要】
1.一种基于尺度关联的渐进式神经辐射场三维建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于尺度关联的渐进式神经辐射场三维建模方法，其特征在于，步骤s2具体包括：
3.如权利要求2所述的一种基于尺度关联的渐进式神经辐射场三维建模方法，其特征在于，步骤s21具体包括：
4.如权利要求3所述的一种基于尺度关联的渐进式神经辐射场三维建模方法，其特征在于，所述渐进式配准训练策略具体包括：
5.如权利要求4所述的一种基于尺度关联的渐进式神经辐射场三维建模方法，其特征在于，所述配准训练阶段神经辐射场模型的动态位置编码的计算公式如下：
6.如权利要求2所述的一种基于尺度关联的渐进式神经辐射场三维建模方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：洪勇，谢田晋，罗书培，陈新，罗冷坤，邹炎，
申请(专利权)人：武汉光谷信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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