摘要
本发明公开了一种基于多维点云与混塔吊装模型的动态三维场景重构方法,属于图形图像处理领域,包括、采集多视角混塔吊装现场的RGB视频,获取目标动态三维场景的数据;使用时序感知的点云增量重建生成每帧点云,构建点云序列;构建多维特征网格,通过六个特征平面将点编码为特征向量;通过MLP预测点的几何属性,构建半透明点云体积结构;结合离散图像融合网络与多频域材质传输模型,构建混塔吊装模型;利用深度剥离算法进行可微渲染;利用像素损失与感知损失对混塔吊装模型进行训练;在推理阶段对点属性进行预计算并进行实时渲染;本发明采用上述方法,提升图像保真度并显著加速渲染过程,兼具实时性与高质量,具有广阔的应用前景。