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用于自动驾驶仿真测试的场景重建方法、电子设备和产品技术

技术编号:44132429 阅读:4 留言:0更新日期:2025-01-24 22:52
本申请提供了一种用于自动驾驶仿真测试的场景重建方法、电子设备和产品,涉及计算机视觉技术领域。具体实现方案为:对原始图像数据进行语义分割,确定出远景图像信息和近景图像信息;其中,原始图像数据包括多帧连续图像;基于远景图像信息构建纹理图,并在纹理图中采样得到远景图像;生成近景图像信息对应的近景点云,并对近景点云中各点进行三维高斯建模得到近景三维高斯椭球集;基于近景三维高斯椭球集和远景图像进行场景重建,得到时序化排列的多帧重建场景图。根据本申请的技术方案,可以提高了近景深度值估计的准确性,更加精确地进行场景重建,提升了自动驾驶仿真系统的仿真训练效果。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机视觉,尤其涉及一种用于自动驾驶仿真测试的场景重建方法、电子设备和产品


技术介绍

1、在自动驾驶技术的开发和测试过程中,真实世界的测试成本高昂且存在安全风险。通过三维重建技术,可以创建逼真的虚拟测试环境,不仅包括道路、建筑物、行人和其他车辆,还能捕捉到环境中的细节,如路标、交通信号灯和障碍物。这些环境可以模拟各种驾驶场景和复杂的交通状况,使开发者能够在安全、可控的条件下进行大量的测试和验证,从而提高自动驾驶系统的可靠性和安全性。


技术实现思路

1、本申请实施例提供一种用于自动驾驶仿真测试的场景重建方法、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品,以缓解或解决现有技术中存在的一项或多项技术问题。

2、第一方面,本申请实施例提供了一种用于自动驾驶仿真测试的场景重建方法,包括:

3、对原始图像数据进行语义分割,确定出远景图像信息和近景图像信息;其中,原始图像数据包括多帧连续图像;

4、基于远景图像信息构建纹理图,并在纹理图中采样得到远景图像;

5、生成近景图像信息对应的近景点云,并对近景点云中各点进行三维高斯建模得到近景三维高斯椭球集;

6、基于近景三维高斯椭球集和远景图像进行场景重建,得到时序化排列的多帧重建场景图。

7、第二方面,本申请实施例提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,处理器在执行计算机程序时实现本申请实施例任一项的方法。

8、第三方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质内存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例任一项的方法。

9、第四方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,计算机程序在被处理器执行时实现本申请实施例任一项的方法。

10、基于本申请实施例的方法,可以对于自动驾驶仿真场景下的原始图像数据,区分远景图像和近景图像采用不同方式进行渲染,提高了近景深度值估计的准确性,并且采用3dgs渲染方式处理得到近景图像,从而能够更加精确地进行场景重建,提升了自动驾驶仿真系统的仿真训练效果。

11、上述说明仅是本申请技术方案的概述,为了能够更清楚了解本申请的技术手段,可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。

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【技术保护点】

1.一种用于自动驾驶仿真测试的场景重建方法,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述近景三维高斯椭球集包括动态前景椭球集和静态背景椭球集,对所述近景点云中各点进行三维高斯建模得到近景三维高斯椭球集,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其中,利用目标检测模型在所述近景点云中划分出动态前景点云和静态背景点云,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其中,对所述近景点云中各点进行三维高斯建模得到近景三维高斯椭球集,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述视角约束条件包括相邻帧渲染图像中相同区域的法向量差值小于预设阈值,基于所述法向量图和视角约束条件对所述候选椭球集进行更新,并将更新后的椭球集作为所述近景三维高斯椭球集,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,还包括:

7.根据权利要求1所述的方法,还包括:

8.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,所述处理器在执行所述计算机程序时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的方法。

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【技术特征摘要】

1.一种用于自动驾驶仿真测试的场景重建方法,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述近景三维高斯椭球集包括动态前景椭球集和静态背景椭球集,对所述近景点云中各点进行三维高斯建模得到近景三维高斯椭球集,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其中,利用目标检测模型在所述近景点云中划分出动态前景点云和静态背景点云,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其中,对所述近景点云中各点进行三维高斯建模得到近景三维高斯椭球集,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述视角约束条件包括相邻帧渲染图像中相同区域的法向量差值小于预设阈值,基于所述法向量图和视角约束条件...

【专利技术属性】
技术研发人员:张志鹏沈优何园王珂
申请(专利权)人:鄂尔多斯市卡尔动力技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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