【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及测试场景重构，尤其涉及一种船舶综合测试场景实时三维融合重构方法。
技术介绍
1、随着智能船舶技术的快速发展，船舶综合测试场景实时重构成为了航行安全和智能导航的重要研究方向。在海上航行中，船舶需要与其他船舶和环境进行交互和避碰，来确保航行的安全性和可靠性。因此，准确地重构和分析船舶综合测试场景对于评估智能船舶的避碰策略和优化航行路径至关重要。现有的船舶综合测试场景重构方法大多基于离线数据分析或虚拟仿真技术。然而，这些方法存在一些局限性，如无法实时获取真实环境的数据、难以模拟真实船舶运动以及无法提供准确的场景分析等问题。
技术实现思路
1、根据现有技术存在的问题，本专利技术公开了一种船舶综合测试场景实时三维融合重构方法，具体包括如下步骤：
2、读取rgbd相机和单目相机的内部参数信息，基于rgbd相机和单目相机采集船舶测试场景目标物图像数据流，对目标物图像数据流进行预处理将图像坐标系转换到相机坐标系并获得稀疏点云模型从而构建体素三维网格，
3、使用高斯差分...
【技术保护点】
1.一种船舶综合测试场景实时三维融合重构方法，其特征在于包括：
2.根据权利要求1所述的一种船舶综合测试场景实时三维融合重构方法，其特征在于：对目标物图像数据流进行局部匹配包括：基于SIFT算法从深度图像中提取SIFT特征点，在图像中寻找尺度空间的关键点，通过检测图像中的稳定特征点确定SIFT特征点的位置和尺度，使用高斯差分金字塔构建尺度空间，对每个尺度空间进行关键点检测，通过寻找局部极值点确定关键点，对每个关键点的邻域区域计算特征描述子，生成关键点附近的梯度方向直方图，用于描述关键点周围的图像信息，利用关键点附近的图像梯度方向和强度信息，生成描述子向量，...
【技术特征摘要】
1.一种船舶综合测试场景实时三维融合重构方法，其特征在于包括：
2.根据权利要求1所述的一种船舶综合测试场景实时三维融合重构方法，其特征在于：对目标物图像数据流进行局部匹配包括：基于sift算法从深度图像中提取sift特征点，在图像中寻找尺度空间的关键点，通过检测图像中的稳定特征点确定sift特征点的位置和尺度，使用高斯差分金字塔构建尺度空间，对每个尺度空间进行关键点检测，通过寻找局部极值点确定关键点，对每个关键点的邻域区域计算特征描述子，生成关键点附近的梯度方向直方图，用于描述关键点周围的图像信息，利用关键点附近的图像梯度方向和强度信息，生成描述子向量，对两幅图像中的特征描述子向量进行匹配，找出在不同图像中对应的特征点对，使用欧氏距离衡量两个特征向量之间的相似度，采用近邻匹配方法筛选最佳匹配点对，通过匹配的特征点对估计两幅图像之间的相对位姿变换，迭代地选择随机样本集并计算位姿变换模型，评估所有匹配点对与稀疏点云模型的符合程度，选择点云之间误差最小化的模型作为最优的位姿变换模型。
3.根据权利要求1所述的一种船舶综合测试场景实时三维融合重构方法法，其特征在于：形成稠密体术网格时具体采用如下方式：基于sift算法...
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