建设通信机房的数字孪生系统,对提升通信网络主要资产的管理水平具有重要意义。机房设备、设施的低成本、高质量三维建模是数字孪生系统建设的关键。为此,提出了一种通信机房的智能三维建模技术方案,依靠普通相机采集的多角度照片组,综...建设通信机房的数字孪生系统,对提升通信网络主要资产的管理水平具有重要意义。机房设备、设施的低成本、高质量三维建模是数字孪生系统建设的关键。为此,提出了一种通信机房的智能三维建模技术方案,依靠普通相机采集的多角度照片组,综合运用人工智能(artificial intelligence,AI)技术,可生成机房设备、设施的高精度、带语义三维模型。该方案联合使用运动恢复结构(structure from motion,SfM)及按位置分割对象(segmenting objects by locations,SOLO)算法,优化了SOLO算法的损失函数。分析表明,该方案可显著提升识别准确度,同时提升了建模运算效率,降低了建模需要采集的现场照片数量和精度要求,具有很强的实用性。展开更多
随着数字经济的快速发展,对三维重建技术的需求显著增加。然而,现有商用三维重建系统多依赖于封闭的单机或集群架构,导致灵活性和效率受限,而开源框架在绝对坐标和尺度恢复方面存在不足。对此,提出了一种基于GCP(Ground Control Point)...随着数字经济的快速发展,对三维重建技术的需求显著增加。然而,现有商用三维重建系统多依赖于封闭的单机或集群架构,导致灵活性和效率受限,而开源框架在绝对坐标和尺度恢复方面存在不足。对此,提出了一种基于GCP(Ground Control Point)辅助的Colmap框架中的SFM(Structure from Motion)算法。该算法通过构建残差方程、应用相似变换和全局光束法平差,将Colmap中SFM的自由网结果精确转换为绝对坐标。实验结果表明,该方法在计算精度上与商用系统Agisoft和大疆智图相当,且在尺度恢复上保持了较高的计算效率。所提方法不仅提升了开源三维重建系统的绝对尺度恢复能力,还为未来云端应用和大规模数据处理提供了理论和实践基础。未来将致力于实现全流程自动化三维重建的云架构,并探讨与物联网设备在三维监管中的应用前景。展开更多
[目的]为探究作物覆盖坡面地表微地形特征提取的可能性,实现作物覆盖条件下微地形三维建模与动态监测。[方法]采用SfM-MVS(structure from motion with multi-view stereo)方法,以玉米覆盖坡面为研究对象,裸坡作为对照,开展以裸坡及模...[目的]为探究作物覆盖坡面地表微地形特征提取的可能性,实现作物覆盖条件下微地形三维建模与动态监测。[方法]采用SfM-MVS(structure from motion with multi-view stereo)方法,以玉米覆盖坡面为研究对象,裸坡作为对照,开展以裸坡及模拟微地形的标志物为基准,玉米覆盖条件下地表微地形构建提取和精度评估研究。[结果]1)玉米覆盖坡面控制点误差<0.002 m,稀疏点云与密集点云数量分别为裸坡的2.1、2.6倍。2)基于C2C(Cloud to Cloud)的结果表明,玉米覆盖坡面与裸坡点云85.12%距离<0.001 m;DOD(DEM of Difference)的结果表明,玉米覆盖坡面与裸坡DEM有96.07%高差绝对值<0.003 m,整体精度可达毫米级。3)裸坡标志物微地形提取更接近实际值,各方向标志物长、宽、深精度均在98%以上;玉米覆盖坡面标志物虽因植被叠加导致横向标志物精度有所下降,但精度仍在97%以上。[结论]基于SfM-MVS的测量法,可应用于玉米覆盖坡面微地形起伏特征的提取。展开更多
建筑物类型的研究对于震后救援和损失评估具有重要作用,目前针对SfM(Structure from Motion)方法生成的三维密集点云数据的建筑物分类研究较少。首先基于SfM原理生成密集点云,然后通过建筑物单体点云高度均值和标准差对建筑物的高度和...建筑物类型的研究对于震后救援和损失评估具有重要作用,目前针对SfM(Structure from Motion)方法生成的三维密集点云数据的建筑物分类研究较少。首先基于SfM原理生成密集点云,然后通过建筑物单体点云高度均值和标准差对建筑物的高度和屋顶类型进行初步分类,进一步提出了建筑物单体屋顶最高点与最低点点云中心点的水平距离因子对单坡和双坡屋顶类型进行再分类的方法。以玛曲县城为研究区,使用SfM算法对无人机影像进行处理,并利用上述多因子再分类方法进行建筑物高度和类型分类。实验结果表明,设置高度均值和标准差阈值分别为6m和0.25m时能够准确区分单层、非单层建筑物和平、坡屋顶类型建筑物;对于单坡和双坡顶建筑物,利用距离因子,设定距离阈值1.5m时可完全区分。对该地区典型建筑物的研究结果表明,通过基于点云分析的建筑物高度和类型提取方法,可为地震灾害风险分析和未来潜在地震灾害损失预测所需的建筑物信息的提取提供重要参考。展开更多
采用运动恢复结构(structure from motion,SFM)算法进行三维人脸建模一直以来受到研究者的关注,但其对错误的匹配点比较敏感,因此,文章提出了一种融合Gabor特征的SFM算法三维人脸建模方法。该方法利用Gabor滤波器提取纹理特征,判别轮廓...采用运动恢复结构(structure from motion,SFM)算法进行三维人脸建模一直以来受到研究者的关注,但其对错误的匹配点比较敏感,因此,文章提出了一种融合Gabor特征的SFM算法三维人脸建模方法。该方法利用Gabor滤波器提取纹理特征,判别轮廓特征点匹配的准确性;针对图像数增多,传统因子分解法不易修正旋转矩阵的问题,利用旋转矩阵的性质求得修正矩阵,避开方程组的求解;提出引入迭代最近点算法将稀疏三维特征点与三维模型进行配准,缩小空间距离,并结合薄板样条函数插值生成特定的三维人脸模型,为增强真实感,进行纹理映射。实验结果表明,该方法有效提高了匹配点的准确性,能够重建出具有较强真实感的三维人脸。展开更多
文摘建设通信机房的数字孪生系统,对提升通信网络主要资产的管理水平具有重要意义。机房设备、设施的低成本、高质量三维建模是数字孪生系统建设的关键。为此,提出了一种通信机房的智能三维建模技术方案,依靠普通相机采集的多角度照片组,综合运用人工智能(artificial intelligence,AI)技术,可生成机房设备、设施的高精度、带语义三维模型。该方案联合使用运动恢复结构(structure from motion,SfM)及按位置分割对象(segmenting objects by locations,SOLO)算法,优化了SOLO算法的损失函数。分析表明,该方案可显著提升识别准确度,同时提升了建模运算效率,降低了建模需要采集的现场照片数量和精度要求,具有很强的实用性。
文摘随着数字经济的快速发展,对三维重建技术的需求显著增加。然而,现有商用三维重建系统多依赖于封闭的单机或集群架构,导致灵活性和效率受限,而开源框架在绝对坐标和尺度恢复方面存在不足。对此,提出了一种基于GCP(Ground Control Point)辅助的Colmap框架中的SFM(Structure from Motion)算法。该算法通过构建残差方程、应用相似变换和全局光束法平差,将Colmap中SFM的自由网结果精确转换为绝对坐标。实验结果表明,该方法在计算精度上与商用系统Agisoft和大疆智图相当,且在尺度恢复上保持了较高的计算效率。所提方法不仅提升了开源三维重建系统的绝对尺度恢复能力,还为未来云端应用和大规模数据处理提供了理论和实践基础。未来将致力于实现全流程自动化三维重建的云架构,并探讨与物联网设备在三维监管中的应用前景。
文摘[目的]为探究作物覆盖坡面地表微地形特征提取的可能性,实现作物覆盖条件下微地形三维建模与动态监测。[方法]采用SfM-MVS(structure from motion with multi-view stereo)方法,以玉米覆盖坡面为研究对象,裸坡作为对照,开展以裸坡及模拟微地形的标志物为基准,玉米覆盖条件下地表微地形构建提取和精度评估研究。[结果]1)玉米覆盖坡面控制点误差<0.002 m,稀疏点云与密集点云数量分别为裸坡的2.1、2.6倍。2)基于C2C(Cloud to Cloud)的结果表明,玉米覆盖坡面与裸坡点云85.12%距离<0.001 m;DOD(DEM of Difference)的结果表明,玉米覆盖坡面与裸坡DEM有96.07%高差绝对值<0.003 m,整体精度可达毫米级。3)裸坡标志物微地形提取更接近实际值,各方向标志物长、宽、深精度均在98%以上;玉米覆盖坡面标志物虽因植被叠加导致横向标志物精度有所下降,但精度仍在97%以上。[结论]基于SfM-MVS的测量法,可应用于玉米覆盖坡面微地形起伏特征的提取。
文摘建筑物类型的研究对于震后救援和损失评估具有重要作用,目前针对SfM(Structure from Motion)方法生成的三维密集点云数据的建筑物分类研究较少。首先基于SfM原理生成密集点云,然后通过建筑物单体点云高度均值和标准差对建筑物的高度和屋顶类型进行初步分类,进一步提出了建筑物单体屋顶最高点与最低点点云中心点的水平距离因子对单坡和双坡屋顶类型进行再分类的方法。以玛曲县城为研究区,使用SfM算法对无人机影像进行处理,并利用上述多因子再分类方法进行建筑物高度和类型分类。实验结果表明,设置高度均值和标准差阈值分别为6m和0.25m时能够准确区分单层、非单层建筑物和平、坡屋顶类型建筑物;对于单坡和双坡顶建筑物,利用距离因子,设定距离阈值1.5m时可完全区分。对该地区典型建筑物的研究结果表明,通过基于点云分析的建筑物高度和类型提取方法,可为地震灾害风险分析和未来潜在地震灾害损失预测所需的建筑物信息的提取提供重要参考。
文摘采用运动恢复结构(structure from motion,SFM)算法进行三维人脸建模一直以来受到研究者的关注,但其对错误的匹配点比较敏感,因此,文章提出了一种融合Gabor特征的SFM算法三维人脸建模方法。该方法利用Gabor滤波器提取纹理特征,判别轮廓特征点匹配的准确性;针对图像数增多,传统因子分解法不易修正旋转矩阵的问题,利用旋转矩阵的性质求得修正矩阵,避开方程组的求解;提出引入迭代最近点算法将稀疏三维特征点与三维模型进行配准,缩小空间距离,并结合薄板样条函数插值生成特定的三维人脸模型,为增强真实感,进行纹理映射。实验结果表明,该方法有效提高了匹配点的准确性,能够重建出具有较强真实感的三维人脸。
