[发明专利]基于深度学习的三维重建的方法、系统及可读存储介质有效
| 申请号： | 201710150304.X | 申请日： | 2017-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN106952338B | 公开（公告）日： | 2020-08-14 |
| 发明（设计）人： | 夏侯佐鑫;陈志国;丛林;李晓燕 | 申请（专利权）人： | 网易（杭州）网络有限公司 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00 |
| 代理公司： | 北京律智知识产权代理有限公司 11438 | 代理人： | 阚梓瑄;王卫忠 |
| 地址： | 310052 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明的实施方式提供了一种基于深度学习的三维重建的方法和系统。通过估计输入的图片的消失点，生成多个结构；基于深度学习提取的结构特征，从所述多个结构中确定目标结构；根据所述目标结构以及所述消失点的信息进行三维重建。实现了利用深度学习提取结构特征，使得提取的结构特征准确，鲁棒性好，进而提高了三维重建的效果，而且，不同于现有技术中的需要对所有结构进行相同的特征提取操作，本发明实施例中利用深度学习的提取结构特征适用于所有结构，进而提高了三维重建的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 三维重建 方法 系统 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的三维重建的方法，包括：估计输入的图片的消失点，生成多个结构；基于深度学习提取的结构特征，从所述多个结构中确定目标结构；根据所述目标结构以及所述消失点的信息进行三维重建。
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