眾趣分享 | 實景三維建模技術(shù)經(jīng)典及AI多元發(fā)展路徑

近年來，隨著激光掃描、航拍技術(shù)以及計算機圖形AI技術(shù)的不斷進步，實景三維建模技術(shù)迎來了快速發(fā)展期。特別是2010年以來，國內(nèi)外一批實景三維技術(shù)前沿公司迅速發(fā)展，比如美國的Matterport、德國的navis、中國的眾趣科技，中國的大勢智慧，推動著三維技術(shù)的迅猛發(fā)展，在測繪，房地產(chǎn)、文旅展廳、民宿酒店以及公共安全等各個行業(yè)蓬勃發(fā)展。今天我們一起來探討下關(guān)于實景三維建模都有哪些技術(shù)，以及他們的優(yōu)劣勢，希望大家共同學習交流。

實景三維建模技術(shù)通過多種方法從真實環(huán)境中捕獲數(shù)據(jù)并構(gòu)建高精度模型，以下是主要技術(shù)類型及其特點：

1、基于圖像的三維建模（Image-Based Modeling）

● 原理：通過多角度二維圖像恢復(fù)三維結(jié)構(gòu)。

● 關(guān)鍵技術(shù)：

○ SFM（Structure from Motion）：從圖像序列中計算相機位姿和稀疏點云。

○ MVS（Multi-View Stereo）：通過密集匹配生成高精度稠密點云。

● 設(shè)備：普通相機、無人機、手機等。

● 應(yīng)用：文化遺產(chǎn)數(shù)字化、影視特效、小規(guī)模場景重建。

● 優(yōu)點：

● 成本低：僅需普通相機，無需昂貴設(shè)備。

● 數(shù)據(jù)獲取便捷：相機易于操作，適合多種場景。

● 模型真實感強：利用圖像紋理，模型外觀逼真。

● 缺點：

● 精度受限：依賴圖像質(zhì)量和特征點匹配，精度有限。

● 處理復(fù)雜：圖像預(yù)處理、特征提取等步驟繁瑣。

● 對紋理要求高：紋理單一或缺乏紋理的表面建模效果差。

 2、基于攝影測量的三維建模（Photogrammetry-Based Modeling）

● 原理：通過獲取物體或場景的多視角影像，利用幾何三角攝影測量原理，計算出物體表面的三維坐標信息，進而構(gòu)建三維模型。例如，使用無人機低空攝影測量，無人機攜帶高分辨率相機在目標區(qū)域上空飛行，按照一定的航線和拍攝角度，獲取大量地面物體的影像數(shù)據(jù)。

● 關(guān)鍵技術(shù)：
○ 空中三角測量（Aerial Triangulation）：結(jié)合像控點解算影像位姿與坐標。
○ 密集匹配（Dense Image Matching）：生成高密度點云與DSM（數(shù)字表面模型）。
● 設(shè)備：專業(yè)航測相機（如PhaseOne）、無人機（大疆M300RTK）、GNSS/RTK定位系統(tǒng)。
● 應(yīng)用：地形測繪、城市規(guī)劃、地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測、自然資源調(diào)查。

● 優(yōu)點：

● 大面積覆蓋：能夠獲取大面積的地理空間信息，適合于大場景的三維建模，如城市、山區(qū)等。

● 真實感高：模型具有較高的真實感，能夠直觀地反映物體的外觀和紋理細節(jié)。

● 技術(shù)成熟：攝影測量技術(shù)歷史悠久，方法成熟可靠。

● 缺點：

● 數(shù)據(jù)處理復(fù)雜：數(shù)據(jù)處理過程相對復(fù)雜，需要進行影像預(yù)處理、特征提取、匹配等操作，對專業(yè)技術(shù)人員和計算設(shè)備的要求較高。

● 精度受遮擋影響：對于一些遮擋較多、紋理缺乏或反射率極高的物體表面，建模精度可能會受到影響。

● 設(shè)備要求高：需要高分辨率相機和穩(wěn)定的拍攝平臺。

3、基于激光掃描的三維建模（LiDAR-Based Modeling）

● 原理：激光掃描儀通過發(fā)射激光束脈沖并接收反射信號，通過飛行時間（ToF）或相位差計算測量激光束與物體表面的交點距離，獲取物體表面的點云數(shù)據(jù)，然后根據(jù)點云數(shù)據(jù)構(gòu)建三維模型。例如，地面激光掃描儀可以對建筑物的立面進行掃描，獲取建筑物立面的詳細點云數(shù)據(jù)，進而構(gòu)建出建筑物立面的三維模型。

● 關(guān)鍵技術(shù)：
○ 點云配準（Point Cloud Registration）：多站掃描數(shù)據(jù)對齊（如ICP算法）。
○ 點云分類與分割：基于機器學習（如RandLA-Net）分離地面、植被、建筑等。
● 設(shè)備：地面激光掃描儀（眾趣 SPACCOM X3 Pro）、機載LiDAR（RIEGL VUX）、移動測繪系統(tǒng)。
● 應(yīng)用：BIM工程驗收、古建筑保護、森林蓄積量計算、自動駕駛高精地圖。

● 優(yōu)點：

● 高精度：能夠快速、高精度地獲取物體表面的三維數(shù)據(jù)。

● 適應(yīng)性強：對物體表面材質(zhì)和形狀適應(yīng)性強，對于復(fù)雜形狀和不規(guī)則物體的建模效果也較好。

● 數(shù)據(jù)豐富：點云數(shù)據(jù)包含豐富的幾何信息，可以用于多種后續(xù)處理和分析，如三維重建、變形監(jiān)測等。

● 缺點：

● 設(shè)備成本高：激光掃描儀價格昂貴，維護成本高。

● 數(shù)據(jù)量大：點云數(shù)據(jù)量大，處理和存儲需要高性能設(shè)備，需要較大的存儲空間和較高的計算能力來進行數(shù)據(jù)處理。

● 對透明/反射物體效果差：對于透明或反射性強的物體，激光掃描的效果可能不佳。

4、基于結(jié)構(gòu)光的三維建模（Structured Light Modeling）

● 原理：通過在物體表面投射特定的結(jié)構(gòu)光圖案（如條紋/格雷碼），利用物體表面的形狀變化對結(jié)構(gòu)光圖案產(chǎn)生的變形，計算出物體表面的三維信息。例如，在工業(yè)生產(chǎn)中，對一些小型精密零件進行三維建模時，可以使用結(jié)構(gòu)光掃描儀，投射條紋狀的結(jié)構(gòu)光圖案到零件表面，通過分析條紋圖案的變形情況，獲取零件的三維形狀。

● 關(guān)鍵技術(shù)：
○ 相位偏移法（Phase Shifting）：通過相移條紋解算高精度相位。
○ 多頻外差法：結(jié)合高低頻光柵解決相位歧義。
● 設(shè)備：工業(yè)級結(jié)構(gòu)光掃描儀（GOM ATOS）、消費級設(shè)備（iPhone FaceID）。
● 應(yīng)用：工業(yè)零件質(zhì)檢、逆向工程、人體掃描、醫(yī)療整形。

● 優(yōu)點：

● 高精度：精度較高，能夠獲取物體表面的細微形狀變化，適合于對精度要求較高的小尺寸物體建模。

● 速度快：掃描過程相對快速，可以在短時間內(nèi)完成對物體的三維數(shù)據(jù)采集。

● 缺點：

● 環(huán)境光干擾：對環(huán)境光和物體表面反射特性較為敏感，如果物體表面反射率過高或過低，或者存在較強的環(huán)境光干擾，會影響掃描結(jié)果的準確性。

● 掃描范圍窄：僅適用于近距離、小范圍的物體。

● 設(shè)備復(fù)雜：需要投射結(jié)構(gòu)光的設(shè)備和復(fù)雜的光學系統(tǒng)。

5、基于深度相機的三維建模（Depth Camera-Based Modeling）

● 原理：集成RGB圖像與深度傳感器（ToF或結(jié)構(gòu)光），實時輸出帶有深度信息的點云。深度相機能夠直接獲取物體表面的深度信息，通過深度數(shù)據(jù)構(gòu)建三維模型。例如，微軟的Kinect深度相機，可以實時獲取人體或其他物體的深度圖像，進而構(gòu)建出物體的三維模型。

● 關(guān)鍵技術(shù)：
○ 傳感器融合（Sensor Fusion）：對齊RGB與深度數(shù)據(jù)（如Kinect SDK）。
○ SLAM（即時定位與地圖構(gòu)建）：動態(tài)跟蹤相機位姿（如ORB-SLAM3）。
● 設(shè)備：Microsoft Kinect、Intel RealSense D455、蘋果LiDAR iPad Pro。
● 應(yīng)用：室內(nèi)導(dǎo)航、AR/VR交互、機器人避障、體積測量。

● 優(yōu)點：

● 實時性：獲取三維數(shù)據(jù)的速度快，能夠?qū)崟r進行三維建模。

● 設(shè)備輕便：深度相機體積小、重量輕，便于攜帶和使用。

● 操作簡單：使用方便，適合非專業(yè)人員操作。

● 缺點：

● 精度有限：深度數(shù)據(jù)的精度相對較低，對于一些精細結(jié)構(gòu)的建模效果可能不夠理想。

● 測量范圍窄：只能在較近距離內(nèi)獲取準確數(shù)據(jù)。

● 對環(huán)境光敏感：強光或弱光環(huán)境下可能影響掃描效果。

6、基于圖像/視頻的AI三維建模（AI-Driven Modeling）

● 原理：利用深度學習從單張或多張圖像/視頻幀中直接生成三維結(jié)構(gòu)。

● 關(guān)鍵技術(shù)：
○ NeRF（神經(jīng)輻射場）：通過MLP網(wǎng)絡(luò)隱式表達場景的連續(xù)體渲染。
○ 3D高斯 Gaussian Splatting：顯式輻射場實現(xiàn)實時光柵化（120fps）。
● 設(shè)備：GPU服務(wù)器（NVIDIA A100）、消費級顯卡（RTX 4090）。
● 應(yīng)用：元宇宙場景生成、影視特效、游戲資產(chǎn)自動化創(chuàng)建。

● 優(yōu)點：弱紋理場景魯棒性強、支持視圖合成；

● 自動化程度高：AI算法能夠自動處理圖像/視頻，減少人工干預(yù)。

● 適應(yīng)性強：對不同類型的圖像/視頻數(shù)據(jù)有較好的適應(yīng)性。

● 效率高：能夠快速生成三維模型，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。

● 缺點：

● 數(shù)據(jù)需求大：需要大量的圖像/視頻數(shù)據(jù)進行訓練。

● 模型精度有限：目前AI生成的模型精度可能不如傳統(tǒng)方法高。

● 硬件要求高：需要高性能的計算設(shè)備來運行AI模型。

三維建模技術(shù)對比總表

小結(jié)

關(guān)于實景三維建模，近些年火了很多概念，比如VR/AR/MR、元宇宙、數(shù)字孿生等，硬件上也開始從結(jié)構(gòu)光設(shè)備轉(zhuǎn)向激光雷達設(shè)備，發(fā)展非常迅猛。智慧園區(qū)、展會展廳、工程測繪、公共安全、文博旅游、電商零售、房產(chǎn)營銷、家居家裝等行業(yè)普及非常迅速。房產(chǎn)行業(yè)基本上實現(xiàn)了100%的行業(yè)普及度，房產(chǎn)行業(yè)從最開始的結(jié)構(gòu)光設(shè)備采集，開始轉(zhuǎn)向圖像的AI預(yù)測以及激光雷達設(shè)備的使用。這也符合行業(yè)的兩個發(fā)展趨勢：一是以AI能力中心的快速、便捷、低成本建模能力；二是以激光雷達為中心的高精度、大場景的精細化建模。目前在兩個方向都有投入的企業(yè)代表，如美國的Matterport、中國的眾趣科技，都在該領(lǐng)域已經(jīng)持續(xù)耕耘10年以上，觸及了眾多領(lǐng)域，期望能在不遠的將來有更加經(jīng)驗的產(chǎn)品推出，期待！