【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及三维重建，尤其涉及一种离线自主三维重建方法、系统、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、近年来，由于自动驾驶、智慧城市、增强现实等深层次空间应用的快速发展，使得对高质量实景三维模型的需求量不断增加，以至于依赖人工数据采集进行建模的传统三维重建方法无法满足现有海量的数据需求。随着机器人技术的不断发展和成熟，其高效性、精确性、适应性和安全性等多重优势使其在数据采集和三维重建方面取得了显著的成就，利用智能机器人自主采集空间数据进行实景三维重建的方法极大地拓展了对于现实世界的建模效率和理解能力。
2、现有技术通过将不确定性纳入nerf（神经辐射场）中，并用其来迭代生成并规划下一最佳视角。有方法提出通过计算nerf的后验分布以及所选新视图的先验来计算不确定性，将不确定性估计作为nerf的附加通道输出。这样的作法可以避免对光线密集采样，但是计算一次新视图就需要重新计算一次先验分布。最新的研究中，提出通过网络学习的方式，通过学习参考图像的特征，对候选视角进行预测，并通过比对其与参考图像的特征来计算不确定性，这种方法可以迭...
【技术保护点】
1.一种离线自主三维重建方法，其特征在于，所述离线自主三维重建方法包括：
2.根据权利要求1所述的离线自主三维重建方法，其特征在于，所述候选视图集包括多个候选视图；
3.根据权利要求2所述的离线自主三维重建方法，其特征在于，所述神经辐射场模型包括多层感知器；
4.根据权利要求3所述的离线自主三维重建方法，其特征在于，所述训练好的所述神经辐射场模型根据所述初始图像，得到所述目标物对应场景的不确定性模型，具体包括：
5.根据权利要求2所述的离线自主三维重建方法，其特征在于，所述不确定性模型根据所述候选视图集，得到所述目标物对...
【技术特征摘要】
1.一种离线自主三维重建方法，其特征在于，所述离线自主三维重建方法包括：
2.根据权利要求1所述的离线自主三维重建方法，其特征在于，所述候选视图集包括多个候选视图；
3.根据权利要求2所述的离线自主三维重建方法，其特征在于，所述神经辐射场模型包括多层感知器；
4.根据权利要求3所述的离线自主三维重建方法，其特征在于，所述训练好的所述神经辐射场模型根据所述初始图像，得到所述目标物对应场景的不确定性模型，具体包括：
5.根据权利要求2所述的离线自主三维重建方法，其特征在于，所述不确定性模型根据所述候选视图集，得到所述目标物对应待采集的目标视图，具体包括：
6.根据权利要求5所述的离线自主三维重建方法，其特征在于，所述按照最大最小距离排序从所述视点空间中筛选...
【专利技术属性】
技术研发人员：李汭，李游，李敏敏，姚萌萌，刘铮，李梓维，郭仁忠，
申请(专利权)人：人工智能与数字经济广东省实验室深圳，
类型：发明
国别省市：
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