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- 发布时间
- 2022-12-09 12:52:58
利用相机进行三维重建已经不是一个新鲜的话题,重建的三维环境用途很广泛,
比如检测识别目标,作为深度学习的输入,实景三维建模,视觉SLAM。
目前,比较流行的是单、双目的重建。
稀疏重建:
通常是重建一些图像特征点的深度,这个在基于特征的视觉SLAM里比较常见,得到的特征点的深度可以用来计算相机位姿。稀疏重建在实际应用,比如检测,实景三维,避障,不能满足需求。
大势智慧是一家专注于真实世界三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业,公司在城市高精度三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有先进的技术优势和丰富实践经验。
三维重建作为环境感知的关键技术之一,可用于自动驾驶、虚拟现实、运动目标监测、行为分析、安防监控和重点人群监护等。现在每个人都在研究识别,但识别只是计算机视觉的一部分。真正意义上的计算机视觉要超越识别,实景三维数据处理,感知三维环境。我们活在三维空间里,要做到交互和感知,就必须将世界恢复到三维。所以,在识别的基础上,计算机视觉下一步必须走向三维重建。
大势智慧是一家专注于真实世界三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业,三维数据服务,公司在城市高精度三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有先进的技术优势和丰富实践经验。
立体视觉法(Multi-View Stereo,MVS)是另外一种常用的三维重建方法。主要包括直接利用测距器获取程距信息、通过一幅图像推测三维信息和利用不同视点上的两幅或多幅图像恢复三维信息等三种方式。通过模拟人类视觉系统,基于视差原理获取图像对应点之间的位置偏差,恢复出三维信息。