基于NeRF的城市實(shí)景高精度三維建模技術(shù)

摘要： 為了更好地將NeRF高精度三維建模應(yīng)用于城市實(shí)景三維數(shù)字化重建，本文基于NeRF技術(shù)將大型場(chǎng)景劃分為子NeRF,通過在場(chǎng)景內(nèi)構(gòu)造多個(gè)正八面體初始化多邊形網(wǎng)格，并在訓(xùn)練過程中不斷優(yōu)化多邊形面的頂點(diǎn)。訓(xùn)練完成后，得到編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，通過頂點(diǎn)優(yōu)化對(duì)每個(gè)獨(dú)立塊進(jìn)行不同層次的多邊形網(wǎng)格細(xì)化。從視圖范圍捕獲城市概覽的衛(wèi)星級(jí)圖像到顯示建筑復(fù)雜細(xì)節(jié)的地面級(jí)圖像變化，構(gòu)建面向城市細(xì)節(jié)層...