基于NeRF的犯罪现场三维重建方法研究OACHSSCD

犯罪现场三维建模技术能够全面、客观、准确地记录犯罪现场的三维信息,在侦查和审判阶段起着重要作用,但目前的重建方法在设备易用性和重建精度方面尚待提升.针对此,本文将NeRF(Neural Radiance Fields,神经辐射场)方法应用到犯罪现场三维重建工作中.与传统的三维重建方法相比,NeRF在无需复杂且昂贵的设备的情况下具有极高的精度和效率,并可以自动学习场景的特征,从而避免繁琐的手动标注和参数调整过程.通过数码相机对模拟犯罪现场进行录摄,再将所获图像进行自动化的相机位姿计算,随后将图像及位姿送入NeRF中进行自动重建即可获得犯罪现场三维重建结果.通过对重建后的效果进行对比,NeRF及其两种改进方式——Instant-NGP、NeRFactor,均能够简便、高效且高质量地进行犯罪现场重建工作.其中,NeRFactor相较于其余两种方法的重建效果更好.因此,使用NeRF方法可以大大简化犯罪现场三维重建的过程,提高重建的效率和质量.