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高精度小型化三維重建系統(tǒng)（Hi3D）采用被動(dòng)式的重建算法為現(xiàn)實(shí)物體建立三維模型。該系統(tǒng)形成一套包含硬件系統(tǒng)、算法實(shí)現(xiàn)和交互界面的完整三維重建系統(tǒng)。拍攝時(shí)，Hi3D系統(tǒng)協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)和相機(jī)，自動(dòng)完成多視點(diǎn)圖像拍攝。算法部分包括相機(jī)標(biāo)定、深度初始化、立體匹配、點(diǎn)云優(yōu)化、網(wǎng)格化、上色，構(gòu)成一套完整的三維重建流程。該系統(tǒng)還具有友好的PC端用戶(hù)界面，具有高精度、小型化、全自動(dòng)、低成本的優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種魯棒的大場(chǎng)景稠密三維重建方法。針對(duì)大場(chǎng)景圖像集具有尺度多變、角度不一、焦距不同和數(shù)量巨大等特點(diǎn)，首先尺度魯棒的選取每幅圖像的鄰居圖像，隨后利用DAISY特征和PatchMatch信息傳播框架精確快速計(jì)算每幅圖像的深度圖，然后利用圖像與鄰居圖像集的一致性?xún)?yōu)化融合深度圖，最后利用重建三維點(diǎn)精度去除冗余點(diǎn)得到最終的三維模型。本發(fā)明方法步驟簡(jiǎn)單、重建精度高、運(yùn)行速度快，容易在圖像級(jí)實(shí)現(xiàn)并行，能真實(shí)的還原場(chǎng)景模型，非常適合大場(chǎng)景三維重建。

成果簡(jiǎn)介：激光掃描技術(shù)是一種嶄新的三維空間數(shù)據(jù)采集方法。相對(duì)于二維 影像，激光掃描所獲的三維點(diǎn)云具有精度高、密度大、信息豐富等優(yōu)勢(shì)，已 成為國(guó)內(nèi)外地理信息產(chǎn)業(yè)、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測(cè)等各種社會(huì)領(lǐng)域不可或缺的重要空間參考數(shù)據(jù)。本系統(tǒng)所提供的全自動(dòng)/半自動(dòng)化功能覆蓋了從點(diǎn)云前 期處理（如瀏覽、分區(qū)、編輯、坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換）、到點(diǎn)云分類(lèi)（地形、道路、 植被、人造物體等）、特征（點(diǎn)、線(xiàn)、面、自定義）提取、直至最終三維場(chǎng) 景創(chuàng)建的全部數(shù)據(jù)流程。本系統(tǒng)所涉及的部分關(guān)鍵技術(shù)

面向機(jī)器人的智能視覺(jué)環(huán)境感知及三維場(chǎng)景重建? 面向機(jī)器人視覺(jué)的自然場(chǎng)景理解是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)和重要挑戰(zhàn)之一，其目標(biāo)是對(duì)自然場(chǎng)景圖像及視頻的內(nèi)容作出有效分析、認(rèn)知與表達(dá)，目前相關(guān)理論和算法正處于初期探索階段。我們的研究成果表明，從場(chǎng)景視覺(jué)語(yǔ)義推理、場(chǎng)景目標(biāo)識(shí)別和場(chǎng)景行為模式檢測(cè)三個(gè)環(huán)節(jié)展開(kāi)研究，有助于構(gòu)建自然場(chǎng)景理解的創(chuàng)新機(jī)制，進(jìn)一步開(kāi)發(fā)機(jī)器人

1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 目前國(guó)內(nèi)外三維重建主要是采用“立體視覺(jué)法”、“激光掃描法”、“結(jié)構(gòu)光法”等的傳統(tǒng)方法，這些方法都需要特定的光源設(shè)備（如激光，紅外等），設(shè)備造價(jià)成本高，且對(duì)于鏡面、晶體等物體進(jìn)行三維重建時(shí)，還需要在重建物體表面進(jìn)行去反光、去透光的處理（如噴涂顯像劑等）才能進(jìn)行三維重建，存在重建效率低（一般需1小時(shí)以上）、成本高、難以普及等痛點(diǎn)。 2. 解決方案 本技術(shù)是基于局部的隱式可微體渲染方法，解決上述痛點(diǎn)問(wèn)題，突破基于普通光源下鏡面、非鏡面、晶體等物體的三維重建，實(shí)現(xiàn)可應(yīng)用在多種領(lǐng)域，且低成本、高效率(全過(guò)程僅需10分鐘）、高精度、易普及的三維重建設(shè)備及應(yīng)用。 3. 合作需求 1）尋求資源對(duì)接，目標(biāo)合作領(lǐng)域?yàn)槿S重建相關(guān)領(lǐng)域，目標(biāo)合作企業(yè)為對(duì)三維重建應(yīng)用有需求的各行業(yè)； 2、孵化資源，產(chǎn)品化、市場(chǎng)化所需的資金。

本發(fā)明公開(kāi)了一種容三盤(pán)失效糾刪碼的單數(shù)據(jù)盤(pán)失效快速重建 方法，包括：?jiǎn)螚l帶重建時(shí)將每個(gè)條帶的每個(gè)條帶單元?jiǎng)澐譃?p-1 個(gè) 子分塊，其中 p 為素?cái)?shù)，且滿(mǎn)足 p+2 等于 RAID 組中磁盤(pán)的數(shù)量,獲取 每個(gè)條帶中用于重建失效盤(pán)的子分塊的總數(shù)量 Rideal＝Rlow+w%，在 磁盤(pán)個(gè)數(shù)為 p+2 的陣列中，將失效盤(pán) i 失效的可行解值初始化為 3^p-1，初始化計(jì)數(shù)器 j=0,用輾轉(zhuǎn)相

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多層形變模型的高保真人臉三維重建方法。所述方法以視頻圖像序列作為輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)光流特征點(diǎn)檢測(cè)與·718·跟蹤，人臉特征點(diǎn)提取與匹配、相機(jī)標(biāo)定，從而利用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)恢復(fù)相機(jī)參數(shù)與相機(jī)軌跡，提出了人臉多層次形變模型，進(jìn)而進(jìn)行紋理映射得到目標(biāo)人臉的高保真人臉三維模型。本發(fā)明將形變模型技術(shù)與運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)結(jié)合起來(lái)，提出了人臉多層次形變模型，能夠獲得與目標(biāo)人臉高度相似的重建結(jié)果，同時(shí)，本

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大規(guī)模無(wú)序圖像的多起點(diǎn)增量式三維重·699·建方法,包括圖像匹配與匹配關(guān)系圖構(gòu)建、重建起點(diǎn)選擇、邊界檢測(cè)、多起點(diǎn)三維重建和子模型拼接的步驟；利用聚類(lèi)和迭代漂移的策略，自適應(yīng)地從無(wú)序圖像集合中選取適合作為起點(diǎn)的圖像對(duì)同時(shí)開(kāi)始重建；在重建開(kāi)始之前，根據(jù)分層最短路徑算法確定每幅圖像的最佳重建子過(guò)程，確定重建邊界；并根據(jù)不同子過(guò)程得到的子模型，通過(guò)其包含的公共部分進(jìn)行拼接，獲得完整的三維重建

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性) 為了充分利用先進(jìn)的人工智能的新技術(shù)，提高醫(yī)療影像輔助診斷的水平，使得智能醫(yī)療診斷技術(shù)提高臨床診斷的質(zhì)量和效率，使其盡快走入家挺、社區(qū)，滿(mǎn)足人們的醫(yī)療健康的需要。研究臨床醫(yī)學(xué)影像的2D病灶精細(xì)分割和三維跨模態(tài)的影像三維重建技術(shù)。首先，通過(guò)建立多層感知的神經(jīng)網(wǎng)路，對(duì)醫(yī)學(xué)影像的特征進(jìn)行充分學(xué)習(xí)，得到影像的幾何映射的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)影像的三維重建，克服了現(xiàn)有的三維重建技術(shù)中度量關(guān)鍵問(wèn)題，關(guān)鍵技術(shù)對(duì)于醫(yī)學(xué)影像的精準(zhǔn)度量，具有現(xiàn)實(shí)意義:其次，在2D病灶分割中，利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)少標(biāo)簽情況下的分割技術(shù)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)可以有效解決醫(yī)學(xué)影像中標(biāo)簽難以獲取的問(wèn)題。技術(shù)的研究成果的特點(diǎn)是醫(yī)學(xué)影像跨模態(tài)輔助診斷技術(shù)，對(duì)于超聲、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)于復(fù)雜的關(guān)鍵問(wèn)題，所研究技術(shù)適用于臨床快速便捷輔助診斷。此外，在醫(yī)學(xué)度量方面的關(guān)鍵技術(shù)中，突破了人體腹腔及皮下脂肪的精細(xì)分割技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)，可以用于臨床輔助診斷中，在關(guān)鍵技術(shù)探索中，實(shí)現(xiàn)對(duì)腔內(nèi)脂肪特征的精細(xì)學(xué)習(xí)，該技術(shù)僅需要少量的影像標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，就可以實(shí)現(xiàn)皮下脂肪的準(zhǔn)確分割，并證明了關(guān)鍵技術(shù)的有效性。

利用多機(jī)器人和多模態(tài)視覺(jué)傳感器有效探索與感知復(fù)雜 環(huán)境的三維結(jié)構(gòu)，進(jìn)而理解和分析三維場(chǎng)景。研究從多源異 構(gòu)的機(jī)器人定位與建圖等環(huán)境感知方面、多模態(tài)融合的前景 分割、顯著性檢測(cè)和目標(biāo)檢測(cè)等場(chǎng)景分析方面取得突破。