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题名基于NeRF的树木数字化重建
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作者
顾冷曦
徐鹏飞
张厚江
杨志慧
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机构
北京林业大学工学院
北京林业大学木材无损检测国际联合研究所
河北隆化国有林场管理处徐八屋林场
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出处
《苏州科技大学学报（工程技术版）》
CAS
2024年第1期69-80,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(31328005)。
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文摘
我国有数量巨大的古树和城市大树,如何合理构建树木数字化模型,是评估树木抗风能力和安全性的重要前提。鉴于风向的多变性,需要基于该模型能够从任意角度获得树木树冠的各项数据。由于激光雷达价格高昂、专业性强,不便于大规模推广,采用便宜、简便的手机拍摄树木图像。鉴于传统的图像三维重建技术不适合树木这样结构复杂、高反射率、多孔的物体,采用NeRF(神经辐射场)技术,利用体素进行模型体渲染,对树木进行三维数字化重建,为从任意角度获得树木图像和树冠参数打下基础。同时,采用NeRF的instant-ngp加速算法,分析研究了背景、光照条件、图像数量等因素对建模质量的影响。研究结果表明,基于NeRF的树木数字化重建方法能有效避免传统三维重建的空洞、变形等问题,是一种可行的树木三维数字化模型构建方法。
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关键词
树木
数字化模型
三维重建
NeRF(神经辐射场)
instant-ngp加速算法
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Keywords
tree
digital model
3D reconstruction
NeRF
instant-ngp acceleration algorithm
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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