隨著社會的發(fā)展和城市智慧化程度的加深，人們對立體視覺感的要求越來越高，傳統(tǒng)的二維地理己經(jīng)無法滿足人們的需求，將空間三維信息和地理要素屬性有效的結(jié)合是現(xiàn)在城市管理的迫切需求。傳統(tǒng)實景三維城市建模，主要依靠手持數(shù)碼相機采集影像，通過掃描紙質(zhì)地圖并矢量化或者采集數(shù)字地形圖獲得城市建筑物2D矢量輪廓信息，然后在3D建模軟件中補充建筑物的高程信息，手動將紋理信息貼合在三維模型上。這種方法需要大量的人工操作，非常耗時，效率低下。激光掃描儀可自動獲取高精度的物體表面采樣點，即表面點云，配合上一些點云分類、曲面重建算法，可自動或半自動的獲得大規(guī)模城市區(qū)域的凡何模型。但是三維激光掃描儀的造價比較昂貴，另外利用激光點云來對城市進行三維重建，需要對原始數(shù)據(jù)做一定的處理，目前達不到完全自動的水平。近年來得益于計算機視覺與計算幾何的發(fā)展，傾斜攝影測量技術(shù)迅速發(fā)展，基于傾斜影像的三維重建技術(shù)引入到測繪領(lǐng)域。傾斜攝影測量通過在一個平臺上搭載多個不同視角的相機，可獲得同一場景下多個角度的紋理細節(jié)信息，克服了傳統(tǒng)攝影測量的缺陷，而且可實現(xiàn)全自動建模，提高了三維建模的生產(chǎn)效率。瞰景科技發(fā)展（上海）有限公司實景三維獲得眾多用戶的認可。新疆專業(yè)實景三維
原始層的密集匹配。經(jīng)過逐層匹配之后，原始層根據(jù)中間層傳遞的特征點連接成Delaunay不規(guī)則三角網(wǎng)。不規(guī)則三角網(wǎng)中的每個三角面片在多視影像中都有對應(yīng)的三角形，在該三角形區(qū)域內(nèi)進行逐像素的密集匹配。計算三角形外接矩形并將其做緩沖區(qū)擴展一定的范圍，該范圍作為局部糾正的單元。搜索出每張影像上該糾正單元范圍內(nèi)的同名像點，通過左面片與右面片之間的同名點的******關(guān)系將影像上的面片糾正至主像面片，理論上糾正后同名像點應(yīng)完全重疊，但由于地形變化等因素干擾影像同名點將存在偏差。將面片糾正至同一平面后，左面片上的像素點逐個進行搜索，在右面片上與之對應(yīng)對標的像素點周圍設(shè)置一定范圍的搜索范圍，利用灰度匹配檢測左面片的像素點與搜索范圍內(nèi)的像素點，尋找搜索范圍內(nèi)的同名像點，逐個像素點的灰度匹配后獲得大量高密度同名像點。廣西實景三維軟件瞰景科技發(fā)展（上海）有限公司致力于提供實景三維，有需要可以聯(lián)系我司哦！
將多個角度的傾斜影像與垂直影像構(gòu)建三層的影像金字塔結(jié)構(gòu)，從低分辨率的比較高層采用特征匹配，將獲得的匹配結(jié)果同名像點、幾何特征逐層延續(xù)到原始影像層中進行逐個像素的影像匹配，進而生成稠密的點云數(shù)據(jù)。逐層匹配策略主要思路為：將原始影像采用低通濾波進行采樣獲得三層金字塔，經(jīng)過低通濾波降采樣的比較高層里影像細節(jié)信息被大量的過濾，而保留了大量的幾何特征，因此低分辨率的比較高層影像上采用對圖像平移、旋轉(zhuǎn)、尺度變化具有不變性SIFT算法，進行特征匹配提取出影像整體的幾何變形信息，在中間層使用特征點快速檢測的SURF算法利用比較高層傳遞的幾何變形信息將右影像糾正至左影像，匹配的結(jié)果使用RANSC準則進行過濾，獲得比較高層結(jié)果可靠的特征點傳遞至原始層，在原始層將特征匹配點進行構(gòu)建約束不規(guī)則三角網(wǎng)，不規(guī)則三角網(wǎng)內(nèi)的單個三角面片內(nèi)再進行局部的糾正。
三維實景技術(shù)優(yōu)勢：1、播放終端沒有特別要求，一般大眾化電腦均能播放。2、無需下載播放插件，省去訪問者下載的麻煩，播放瀏覽無障礙。3、網(wǎng)絡(luò)推廣沒有特殊技術(shù)要求，方便客戶加載推廣。效能：1、三維實景展示達到了比較好效果，有極強的臨場感，極大地調(diào)動起觀賞者的興趣、注意力、參與度。2、可以讓觀賞者全屏瀏覽播放，任意放大看到更多細節(jié)，把真實場景搬到了觀賞者面前，比較大限度調(diào)動起觀賞者的預(yù)訂購買欲望。三維實景漫游是指在由全景圖像構(gòu)建的全景空間里進行切換，達到瀏覽各個不同場景的目的。瞰景科技發(fā)展（上海）有限公司致力于提供實景三維，竭誠為您服務(wù)。
人工智能實景三維建模的智能之處融入了人工智能的重建算法給三維建模行業(yè)帶來了全鏈式的優(yōu)化升級，實現(xiàn)智能數(shù)據(jù)預(yù)處理、智能重建與智能化數(shù)據(jù)應(yīng)用。AI預(yù)處理按照傳統(tǒng)的三維數(shù)字化流程重建的三維模型，由于采集設(shè)備、采集條件等客觀因素的干擾，影像照片難免存在色彩不均、明暗不一的情況，因而三維模型也必然會出現(xiàn)色彩差異大，紋理模糊等問題。為提升三維模型的質(zhì)量，減輕后期修模壓力，G-Engine內(nèi)置圖像增強技術(shù)，在重建之前，系統(tǒng)自動篩選并修復(fù)異常影像，做自動去霧、增亮處理，生成基于人眼視覺的影像數(shù)據(jù)，從根源上提升模型質(zhì)量。AI輔助重建傳統(tǒng)的三維建模針對水面、綠植、建筑、車輛、道路等等多種實體元素采用同一種算法進行去差異化處理，因此，模型中水面缺失、“鬼影”等問題始終存在且無法從根源上得到解決，只有通過后期的模型精修才能補救。G-Engine融入深度學習技術(shù)，在模型重建過程中，針對不同物理實體采用智能化的重建算法，尤其針對水面、路標路牌、移動車輛等重建難度大的元素，智能識別并自動篩選，例如，可在重建過程中自動篩選并刪除道路上靜止的車輛群和移動中的車輛及其他干擾物，消除“鬼影”，提升模型整潔度，還能對水面進行有針對性的重建。實景三維，就選瞰景科技發(fā)展（上海）有限公司，用戶的信賴之選，歡迎新老客戶來電！廣西實景三維軟件
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實景三維交通管理平臺近年來，隨著移動測量技術(shù)和實景三維GIS技術(shù)的發(fā)展，實景三維交通管理平臺應(yīng)運而生。交通信息化的基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)通常是二維矢量數(shù)據(jù)，而擁有道路環(huán)境信息、社會經(jīng)濟信息和人文信息的實景三維數(shù)據(jù)才是對交通規(guī)劃、應(yīng)急、管理和服務(wù)等起著重要作用的數(shù)據(jù)。隨時掌握道路交通狀況在二維底圖的基礎(chǔ)上，可以通過實景影像了解道路真實情況，包括：交通車流量信息，擁堵狀況;路面垃圾或是拋灑物等。資產(chǎn)管理通過實景影像可以有效地對道路交通相關(guān)資產(chǎn)情況進行合理管理，可將相關(guān)信息展示在列表當中，供查看。養(yǎng)護管理目前的電子地圖數(shù)據(jù)對道路的表達于線，由于測量設(shè)備和工程量的限制，無法更加精細。相對傳統(tǒng)的測量手段，移動測量系統(tǒng)是一種高效的測量手段，可以沿車道進行往復(fù)測量，測量道路的寬度、邊線、中心線、護欄、綠化帶以及所有車道，為后期的養(yǎng)護服務(wù)提供便捷的準備服務(wù)。新疆專業(yè)實景三維