基于隐式场的十亿像素场景人群三维重建方法和装置

摘要

本发明提出一种基于隐式场的十亿像素场景人群三维重建方法和装置，其中，方法包括：获取十亿像素场景图像；检测出十亿像素场景中的人和并将其分割出来；对于分割出的场景图片，使用深度神经网络进行特征提取，并估计出人的形状和姿态；使用高精度扫描的人体模型渲染出观察人体不同视角的图片作为训练数据；训练遮挡情况下的人体重建；使用基于可见性的重要性采样，对三维人体可见部分加强采样点密度并提高权重，加强模型的细节。使用卷积神经网络提取训练图片的特征，并使用注意力机制关联三维人体先验与隐式场模型，在遮挡情况下完成对人体的高精度重建。将十亿像素场景中得到的三维人体与隐式场模型结合，生成高分辨率的人群三维重建模型。