CN119516098A 自动驾驶场景自适应单物体三维重建以及图像点云合成方法 （厦门大学）_第1页
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自动驾驶场景自适应单物体三维重建以及本发明公开了一种自动驾驶场景自适应单目标物体在三维空间中的box的每一个顶点分别体之外的部分的不透明度置为0后作为训练的输入，并且用不透明度对于物体进行监督；结合Scaffold_GS的参数以及相机的自适应参数进行然后对目标物体进行渲染，得到多视角物体图2高斯点云重建过程：获取自动驾驶场景中可见目标物将Scaffold_GS通过某一帧获取的点云进行初始化，得到原始的高斯点云，结合渲染过程：将训练场景和目标场景的第一帧的相机位姿进行对齐，4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述高斯点云重建过程中，结合Iout＝Render(G9)34建完的三维物体投射到二维中去，这种方式不但能够保证多帧在三维空间中位置的一致得到的多相机的位姿微小误差容易在渲染的过程被放大导致[0007]本发明提供了一种自动驾驶场景自适应单物体三维重建5[0009]将Scaffold_GS通过某一帧获取的点云进行初始化，得到原始的高斯点云，结合[0026]在高斯点云重建过程中利用三维空间中点云的box作为标注，使用不透明度作为6[0031]本发明实施例通过提供一种自动驾驶场景自适应单物体三维重建以及图像点云[0032]在介绍本发明实施例之前，先介绍本发明实施例所用到的现有的三维重建的技[0035]为了合成逼真的RGB图像，通常需要让点云的数量增加不少。因此，在使用[0036]通过将目标物体在三维空间中的box的每一个顶点分别投射到每一帧上，然后进7后作为训练的输入，并且用不透明度对于物体进行监督，节省人工标注的成本；结合[0037]本实施例提供一种自动驾驶场景自适应单物体三维重建[0039]训练过程：获取自动驾驶场景中可见目标物体的多帧多视角云的每一个位置(x,y,z)T拓展为(x,y,z,1)T，并使用转换矩阵与每一个点云的位置进行矩8位姿的旋转矩阵，Ktarget0为目标场景第一帧的旋转矩阵，Ttrans为渲染物体的旋转矩阵，置直接粘贴在目标场景的点云中，以达成在图像和点云上都能够对于一个新物体进行放[0057]本发明在高斯点云重建过程中利用三维空间中点云的box作为标注，使用不透明现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0060]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或9其

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