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WO2024088071A1,2024.05.022为高斯泼溅模型中的每个高斯椭球赋予语义标高斯泼溅模型中的每个高斯椭球赋予语义标签,得到语义化高斯泼溅模型的具体过程包对所有2D图像使用SegmentAnything语义分割模型进行语义信息提取;;0;将语义标签L赋予像素点在世界坐标系中对获取高斯泼溅模型中的每个高斯椭球的固定半径范围内的所有3D点的方法为半径最近邻;3选中待编辑的高斯椭球,根据语义标签自动获取语义相同的所有对于待编辑的高斯椭球所在区域,在目标场景中重新采集该区域的视角更全的2D图人工构建网格模型,结合语义信息计算待编辑高斯椭球的三高斯椭球语义跟踪模块,用于为高斯泼溅模型中的每个高斯椭球对所有2D图像使用SegmentAnything语义分割模型进行语义信息提取;;0;4将语义标签L赋予像素点在世界坐标系中对获取高斯泼溅模型中的每个高斯椭球的固定半径范围内的所有3D点的方法为半径最近邻;机执行如权利要求1_3任一项所述的实景三维场56;[0025]根据语义权重计算策略计算每个高斯椭球在所有语义类别上的置信度,公式如;中的3D点,D(p)表示3D点p与高斯椭球之间的距离,L;(p)表示该3D点p是否属于第i个语义[0037]高斯椭球语义跟踪模块,用于为高斯泼溅模型中的每个78[0060]步骤2.1,对所有已计算出位姿的2D图像使用Segmen;9中的3D点,D(p)表示3D点p与高斯椭球之间的距离,L;(p)表示该3D点p是否属于第i个语义[0077]只是用优质高斯泼溅模型去替换待编辑的高斯泼溅模型中的部分高斯椭球并不[0084]高斯椭球语义跟踪模块,用于为高斯泼溅模型中的每个[0086]系统中各模块及模块功能的实现方式与实施例1的方法各步骤完全一致,故此处上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时,实现如实施例1的实景三维场景重建方[0093]以上仅是本发明的优选实施方式,本发明的保护范围并
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