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作者：薛晨霞;孙英锴;陈占国;王国亮;李金峄;许文洁;于保才;
单位：国家能源集团宝日希勒能源有限公司物供中心;辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院;
摘要：针对室内三维重建弱纹理区域鲁棒性不足、重建效果不佳的问题，基于神经辐射场原理，提出一种新型的室内三维重建方法M-HashRecon。该算法采用点云选取模块提取关键点云信息，并引入多分辨率哈希编码实现点云的多尺度特征索引；设计残差模块优化模型性能，提升深层网络的训练效率。在ScanNet数据集的4个典型场景中开展实验，对实验结果和模型的收敛性进行分析。研究结果表明：该算法的F-score综合指标显著优于对比算法，对多个场景重建精度较高，稳定性较好。研究结论可为后续高精度室内三维重建系统的设计提供参考。
关键词：室内三维重建;;深度引导采样;;多分辨率哈希编码;;残差模块;;ScanNet数据集
基金资助：辽宁省教育厅基本科研项目（LJ212410147003）
