從 2D 空間到 3D 空間,我們對于空間的認知也逐漸從想象走入現實。
上期我們了解了數字孿生中的空間重建技術,今天我們來聊聊空間重建中的關鍵環節——三維重建。
三維重建技術,是通過圖像預測、結構光、激光掃描測量的方法,實現大面積、高分辨率地快速獲取物體表面各個點的坐標、反射率、顏色等信息,由這些大量、密集的點信息可快速復建出 1:1 的真彩色三維模型。
簡單來說,三維重建算法即將現實世界中的物體或場景,轉化為電腦可以理解和處理的三維模型的技術。
想象一下,你正在看一張照片,照片上有一個房子、一棵樹和一條路,但是,這張照片是平面的,你只能看到它的一個面,而三維重建算法就像是一個魔法,讓這張照片變得立體起來。
這個魔法是怎么實現的呢?
首先,你需要很多張照片和具體的三維數據,每張照片都從不同的角度拍攝同一個物體或場景。然后,三維重建算法會從這些照片中“學習”出這個物體的形狀和結構。這就像是我們人類的眼睛和大腦,我們從不同的角度看到一個物體,就能在心里構建出一個立體的形象。
這個“學習”的過程其實是一個數學運算,通過大量的計算和比較,找出物體在三維空間中的準確位置和形狀。這個過程需要大量的計算機資源和時間,所以三維重建算法通常需要高性能的計算機和專業的軟件。
最后,當三維重建算法完成了“學習”,它就可以生成一個真實的三維模型。這個模型可以在電腦上顯示,也可以被打印出來,成為我們觸摸到的實體。
從類別上來看,目前三維重建算法又可以細分為表面重建算法、體積重建算法、點云重建算法、多視角重建算法四種;
從重建對象上來看,現實物理世界中的人、物、空間都可以是被重建的對象;
從采集方式上來看,可分為機械式、地面移動式、地面架站式、手持移動式四種;
從采集模組上來看,可以分為圖像傳感器、激光、結構光三種;
采集后的數據一般是圖片數據和點云數據;
從測量方式上來看,可分為以相機拍攝為主的被動視覺測量、以結構光和激光為主的主動視覺測量以及基于深度學習算法為主的測量方式。
被動視覺測量指的是不需要特殊的照明投射裝置,僅利用相機拍攝被測物的圖像,建立被測物與相機之間的相對位置關系,從而獲取被測物表面的三維信息。
主動視覺測量指的則是需要向被測物體投射光源( 點、條紋、圖案和散斑等) ,相機拍攝包含光源的反射光或透射光的被測物體表面圖像,利用成像幾何關系所建立的數學模型解算出被測物體三維結構信息。
基于深度學習算法的測量方法指的是直接利用深度學習算法進行三維重建,即基于海量數據的深度學習方法,實現從二維圖像數據預測出三維點云數據。
綜上,根據不同的采集方式和測量方式,三維重建就可以分為以下三種類型:
1、基于被動視覺的三維重建,即僅使用二維圖像,根據圖像的紋理分布等信息恢復深度信息,進而實現三維重建。
2、基于主動視覺的結構光三維重建和激光三維重建,利用投影儀將光柵投影到物體表面,通過相機拍攝光柵在物體表面的變形,從而獲取物體的三維信息。
3、基于深度學習的三維重建:利用深度學習算法對二維圖像進行處理,從中提取出三維結構信息,進而重建出物體的三維模型。
那么,三維重建究竟要如何實現呢?
眾趣科技作為在三維重建領域的佼佼者,對三維重建有著自己的思考和探索。
其一,在算法層面,眾趣科技依托深厚的計算機視覺和深度學習的算法積累對三維重建算法進行持續優化,通過改進模型結構、優化計算過程、減少參數量等方式,在保證準確性的同時具備更好的實時性能和更低的計算資源消耗。
其二,在實際應用場景方面,從數據采集、處理到三維模型生成,實現全流程自動化。自主研發的數據采集設備及處理軟件可對各類數據進行高效處理,保證數據的準確性和完整性。
那么,眾趣科技的三維重建分幾步?
首先是數據采集,通過 3D 掃描相機/3D 激光掃描儀/AI 三維相機等設備,通過測量物體表面點到激光束或結構光的光束,采集物體的深度結構信息。
其次,點云生成。將采集的數據通過高效的點云生成算法,將深度數據轉換為三維點云數據,包括每個點的 X、Y、Z 坐標和反射率等信息。
第三,位姿計算?;趫D像的的位姿估計算法,通過比對不同視角的圖像,計算相機的位置和姿態,得到精確的三維模型。
第四,點云融合。通過眾趣科技的點云融合算法,將多個點云數據對齊、配準和融合,得到一個完整的三維模型。
第五,為三維模型上色,即紋理映射,基于圖像的紋理貼圖算法,將高分辨率的紋理圖像映射到三維模型的表面,提高模型的細節和逼真度。
最后一步,將三維模型以可視化方式呈現給用戶,通過云端渲染算法,將三維模型呈現到電腦或手機屏幕上,以便用戶進行觀察和分析。
在此基礎上,眾趣科技還自研了一體化的云服務 SaaS 平臺,通過 SaaS 平臺開放能力完成個性化交互設計與集成,滿足用戶對模型的個性化設計需求。
截止目前,眾趣科技的服務已覆蓋全國超過 30 個省和自治區,為各地政府機構和數千家知名公司提供空間數字化服務,完成數百萬套空間數字化的克隆重建,積累超過 5 億平方米的三維數字空間數據。
下期,我們將圍繞數字孿生與 AI 的實際應用展開。
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