基于视频和点云数据的三维模型自适应生成方法

本申请实施例提供一种基于视频和点云数据的三维模型自适应生成方法，通过多视角摄像阵列和深度扫描阵列采集场景数据，利用层次化特征提取网络和注意力机制提取并筛选关键特征。采用基于并查集的分层索引树组织局部数据块，结合完整性和准确性评分实现自适应参数优化。同时，通过并行运算通道和动态计算资源调度机制，实现局部三维网格的高效重建和材质映射。该方法有效解决了传统三维重建方案在处理大规模场景时的精度和效率问题，提升了模型生成质量。