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一种基于3DGaussianSplatting的三维场景任意角度模型分割方法

Name: 一种基于3DGaussianSplatting的三维场景任意角度模型分割方法
Brand: 燕山大学
SKU: 2024105789563
Availability: InStock

📄 申请号：CN202410578956.3 📄 发布日：2026/09/04

著录项目信息

申请日

2024-05-11

公开号

CN118351277B

公开日

2025-02-28

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T19_20

IPC 分类号

G06T19_20 , G06V10_26 , G06V10_764 , G06V10_762 , G06V10_56 , G06V10_774 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

三维建模, 虚拟现实, 增强现实, 自动驾驶, 数字孪生

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摘要

本发明提供了一种基于3D Gaussian Splatting的三维场景任意角度模型分割方法，属于机器设觉技术领域，包括点云数据提取、三维模型训练、模型类别特征提取、模型类别特征训练、模型分割、噪点消除；所述系统使用Colmap从图像序列中重建稠密的三维点云信息和相机轨迹；使用3DGS方法对点云信息进行三维重建；使用DEVA模型进行图像分割，进行图像类别预处理；训练一个由多个全连接层组成的多层感知器作为辨别器，用于分割三维模型，极大的减少了辨别器训练开销；使用KNN算法计算每个高斯核和相邻数个高斯核的平均距离来判断噪点，以解决模型分割时出现的细节问题，同时可以解决对象边界粗糙度问题；最终实现基于3DGS的三维模型任意角度分割方法。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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