针对基于视觉的3D场景重建领域中设备昂贵、精度低、过程耗时的问题,提出一种采用RealSense摄像头,以OpenVINO构建底层计算平台,实现室内3D场景重建的方法.首先在数据获取部分,通过RealSense深度相机获取数据,实现了RGB数据、深度数据与点云数据的同时获取;其次,在计算加速部分,采用以OpenVINO为开发工具的神经计算棒构建硬件计算平台,提高了数据的处理速度,减少了计算开销;最后在点云数据的配准与融合部分,基于传统ICP算法进行了改进,大幅度减少了所需计算的数据量,提高了算法效率与精确度.
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