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实景三维影像采集技术之优视摄影测量

发布日期:2024-01-01 19:10 浏览量:2074

  影像是实景三维建设的重要基础数据,对于不同等级、不同应用场景的实景三维建设,需要通过不同的影像采集技术来获取影像。

  优视摄影测量技术以三维概略模型为数据基础,以无人机为载体,通过智能分析规划,进而自适应调整和优化采集视角,并全自动生成采集航线,最终形成高保真精细化三维空间数据的采集重建闭环。

  该技术通过计算机图形学、三维视觉、人工智能、地理信息等学科的交叉创新,实现了面向复杂场景和复杂三维目标的全自动贴合式三维重建数据采集,将现有面向场景的厘米级三维数据采集方式提升为面向对象的毫米级三维数据采集。通过本技术的智能感知和自主决策精细规划,一方面使得无人机可以精准把控与被测对象的相对距离和相对方向,结合不同的光学传感器,可以实现最高 0.1mm 分辨率重建图像采集,为各类高精细度的行业应用提供了高保真和高质量的数据基础;另一方面可以将原有城市级三维空间数据采集的“集中规划、统一采集”的模式,升级为“分散规划、众包采集”模式,大幅降低城市数据采集的技术难度和政策实施难度,可将原有的采集周期缩短2倍以上优视摄影测量技术中的“优视”二字,表示三维重建数据采集视角的智能优化选取航空摄影测量多采用高空平面俯视和侧视,以一定重叠度的规则航线覆盖方式进行数据获取,该模式主要用于一般性大规模场景的简略采集,具有外业操作、航线规划简单等特点。


        然而,在复杂场景下的高精细度数据采集,必然要求航线规划和数据采集更有针对性,需要通过贴合被采集对象达到更高的分辨率和重建效果。基于此,优视摄影测量技术结合了计算机空间几何分析的算力优势和无人机的机动性优势,建立了采集分析规划和三维重建结果之间的深度耦合,通过路径规划和重建评估的相互反馈,为无人机提供了在复杂空间进行精准、高效、多角度、贴合式采集的航飞功能,赋予了无人机设备更高级的图形感知能力,通过规划和重建的不断迭代优化,提升三维采集重建质量。

  具体而言,为了实现路径规划和重建评估的相互反馈和耦合互动,优视摄影测量技术秉持了最优化重建质量并最小化采集成本的算法设计理念,通过数据驱动的多模态数据学习分析方法预测安全飞行区域、重建性度量、场景不确定性,从而建立了视角集合分布与多目立体视觉的智能关系。同时通过深度学习方法对场景目标、重建信息进行重新编码和图形再表达,实现语义目标与表面模型的深层智能理解,再采用全局优化算法进行多尺度路径优化。通过上述技术方法的迭代运算,实现了可重建性的量化评估预测和采集视角位姿的精细化控制,达到了使用最少采集数据实现最佳重建质量的技术目标。

  得益于优视摄影测量技术的航点生成和优化,优视摄影测量技术还进一步计算了飞行区间、飞行开销代价等指标,实现了大面积区域多机协同作业的航线智能规划。并且以优视摄影测量技术为依托,还设计了用户友好的系统界面和人机交互方式,构建了-套围绕无人机智能采集的规划系统软件。该系统可以通过标准的数据交换格式,融通各类无人机平台系统,控制无人机飞行位姿进行高效精准的数据采集。另外,由于优视摄影测量系统基于可重建性预测的量化指标进行分析,可以严格控制采集交汇角、像素分辨率,视角基线差等指标,为实景三维后处理软件进行从运动中恢复 (structure from motion,SFM)和多视图几何(multi view system,MVS)运算提供了高质量的数据输入,大幅增强了三维重建运算成功率和照片匹配度,有效减少了采集数据无法匹配、局部质量不达标等情况的发生。其同时还提升了三维采集和重建的整体效率,使得实景三维数据生产在全链条自动化作业实施的趋势上有了实质性跃升。

  优视摄影测量系统应用示范:大规模协同众包采集重建、古建筑三维高清数字化保护、大型基础设施表观病害检测等。

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