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本发明涉及一种基于符号距离函数的三维重建方法。包括：S1.采集训练数据；S2.选取关键帧作为训练集；S3.对关键帧的深度图进行数据去噪；S4.对多帧深度图进行采样，主要包括物体表面附近的法向上采样；S5.进行点云归一化处理；S6.数据输入SDF函数的深度学习网络进行训练，学出一个更接近原物体的SDF函数；S7.根据深度神经网络进行重构，得到具有精细几何结构的模型。本发明是基于深度学习网络对多帧的真实场景进行学习，得到隐式的连续的SDF函数，建立起物体形状与网络参数的对应关系，生成归一化的体素矩阵
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112184899 A
(43)申请公布日 2021.01.05
(21)申请号 202011227999.5 G06N 20/20 (2019.01)
(22)申请日 2
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