近年來，隨著激光掃描、航拍技術(shù)以及計(jì)算機(jī)圖形 AI 技術(shù)的不斷進(jìn)步，實(shí)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(shí)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(shì)智慧，推動(dòng)著三維技術(shù)的迅猛發(fā)展，在測(cè)繪，房地產(chǎn)、文旅展廳、民宿酒店以及公共安全等各個(gè)行業(yè)蓬勃發(fā)展。今天我們一起來探討下關(guān)于實(shí)景三維建模都有哪些技術(shù)，以及他們的優(yōu)劣勢(shì)，希望大家共同學(xué)習(xí)交流。

實(shí)景三維建模技術(shù)通過多種方法從真實(shí)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(diǎn)：

一、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(jì)算相機(jī)位姿和稀疏點(diǎn)云。

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

設(shè)備：

普通相機(jī)、無人機(jī)、手機(jī)等。

應(yīng)用：

文化遺產(chǎn)數(shù)字化、影視特效、小規(guī)模場(chǎng)景重建。

優(yōu)點(diǎn)：

○ 成本低：僅需普通相機(jī)，無需昂貴設(shè)備。

○ 數(shù)據(jù)獲取便捷：相機(jī)易于操作，適合多種場(chǎng)景。

○ 模型真實(shí)感強(qiáng)：利用圖像紋理，模型外觀逼真。

缺點(diǎn)：

○ 精度受限：依賴圖像質(zhì)量和特征點(diǎn)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(duì)紋理要求高：紋理單一或缺乏紋理的表面建模效果差。

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

原理：

通過獲取物體或場(chǎng)景的多視角影像，利用幾何三角攝影測(cè)量原理，計(jì)算出物體表面的三維坐標(biāo)信息，進(jìn)而構(gòu)建三維模型。例如，使用無人機(jī)低空攝影測(cè)量，無人機(jī)攜帶高分辨率相機(jī)在目標(biāo)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(cè)量（Aerial Triangulation）：結(jié)合像控點(diǎn)解算影像位姿與坐標(biāo)。

○ 密集匹配（Dense Image Matching）：生成高密度點(diǎn)云與 DSM（數(shù)字表面模型）。

設(shè)備：

專業(yè)航測(cè)相機(jī)（如 PhaseOne）、無人機(jī)（大疆 M300RTK）、GNSS/RTK 定位系統(tǒng)。

應(yīng)用：

地形測(cè)繪、城市規(guī)劃、地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)、自然資源調(diào)查。

優(yōu)點(diǎn)：

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

○ 真實(shí)感高：模型具有較高的真實(shí)感，能夠直觀地反映物體的外觀和紋理細(xì)節(jié)。

○ 技術(shù)成熟：攝影測(cè)量技術(shù)歷史悠久，方法成熟可靠。

缺點(diǎn)：

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

○ 精度受遮擋影響：對(duì)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(huì)受到影響。

○ 設(shè)備要求高：需要高分辨率相機(jī)和穩(wěn)定的拍攝平臺(tái)。

三、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(hào)，通過飛行時(shí)間（ToF）或相位差計(jì)算測(cè)量激光束與物體表面的交點(diǎn)距離，獲取物體表面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，然后根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建三維模型。例如，地面激光掃描儀可以對(duì)建筑物的立面進(jìn)行掃描，獲取建筑物立面的詳細(xì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，進(jìn)而構(gòu)建出建筑物立面的三維模型。

關(guān)鍵技術(shù)：

○ 點(diǎn)云配準(zhǔn)（Point Cloud Registration）：多站掃描數(shù)據(jù)對(duì)齊（如 ICP 算法）。

○ 點(diǎn)云分類與分割：基于機(jī)器學(xué)習(xí)（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(jī)載 LiDAR（RIEGL VUX）、移動(dòng)測(cè)繪系統(tǒng)。

應(yīng)用：

BIM 工程驗(yàn)收、古建筑保護(hù)、森林蓄積量計(jì)算、自動(dòng)駕駛高精地圖。

優(yōu)點(diǎn)：

○ 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(qiáng)：對(duì)物體表面材質(zhì)和形狀適應(yīng)性強(qiáng)，對(duì)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(diǎn)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(cè)等。

缺點(diǎn)：

○ 設(shè)備成本高：激光掃描儀價(jià)格昂貴，維護(hù)成本高。

○ 數(shù)據(jù)量大：點(diǎn)云數(shù)據(jù)量大，處理和存儲(chǔ)需要高性能設(shè)備，需要較大的存儲(chǔ)空間和較高的計(jì)算能力來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

○ 對(duì)透明/反射物體效果差：對(duì)于透明或反射性強(qiáng)的物體，激光掃描的效果可能不佳。

四、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(duì)結(jié)構(gòu)光圖案產(chǎn)生的變形，計(jì)算出物體表面的三維信息。例如，在工業(yè)生產(chǎn)中，對(duì)一些小型精密零件進(jìn)行三維建模時(shí)，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(jí)結(jié)構(gòu)光掃描儀（GOM ATOS）、消費(fèi)級(jí)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(diǎn)：

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

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

缺點(diǎn)：

○ 環(huán)境光干擾：對(duì)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(qiáng)的環(huán)境光干擾，會(huì)影響掃描結(jié)果的準(zhǔn)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(xué)系統(tǒng)。

五、基于深度相機(jī)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(shí)時(shí)輸出帶有深度信息的點(diǎn)云。深度相機(jī)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(jī)，可以實(shí)時(shí)獲取人體或其他物體的深度圖像，進(jìn)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(duì)齊RGB與深度數(shù)據(jù)（如Kinect SDK）。

○ SLAM（即時(shí)定位與地圖構(gòu)建）：動(dòng)態(tài)跟蹤相機(jī)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(jī)器人避障、體積測(cè)量。

優(yōu)點(diǎn)：

○ 實(shí)時(shí)性：獲取三維數(shù)據(jù)的速度快，能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行三維建模。

○ 設(shè)備輕便：深度相機(jī)體積小、重量輕，便于攜帶和使用。

○ 操作簡(jiǎn)單：使用方便，適合非專業(yè)人員操作。

缺點(diǎn)：

○ 精度有限：深度數(shù)據(jù)的精度相對(duì)較低，對(duì)于一些精細(xì)結(jié)構(gòu)的建模效果可能不夠理想。

○ 測(cè)量范圍窄：只能在較近距離內(nèi)獲取準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。

○ 對(duì)環(huán)境光敏感：強(qiáng)光或弱光環(huán)境下可能影響掃描效果。

六、基于圖像 / 視頻的 AI 三維建模（AI-Driven Modeling）

原理：

利用深度學(xué)習(xí)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(chǎng)）：通過 MLP 網(wǎng)絡(luò)隱式表達(dá)場(chǎng)景的連續(xù)體渲染。

○ 3D 高斯 Gaussian Splatting：顯式輻射場(chǎng)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)光柵化（120fps）。

設(shè)備：

GPU 服務(wù)器（NVIDIA A100）、消費(fèi)級(jí)顯卡（RTX 4090）。

應(yīng)用：

元宇宙場(chǎng)景生成、影視特效、游戲資產(chǎn)自動(dòng)化創(chuàng)建。

優(yōu)點(diǎn)：

弱紋理場(chǎng)景魯棒性強(qiáng)、支持視圖合成

○ 自動(dòng)化程度高：AI 算法能夠自動(dòng)處理圖像/視頻，減少人工干預(yù)。

○ 適應(yīng)性強(qiáng)：對(duì)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(diǎn)：

○ 數(shù)據(jù)需求大：需要大量的圖像/視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)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(jì)算設(shè)備來運(yùn)行 AI 模型。

七、小結(jié)

關(guān)于實(shí)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(dá)設(shè)備，發(fā)展非常迅猛。智慧園區(qū)、展會(huì)展廳、工程測(cè)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(shí)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(cè)以及激光雷達(dá)設(shè)備的使用。這也符合行業(yè)的兩個(gè)發(fā)展趨勢(shì)：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(dá)為中心的高精度、大場(chǎng)景的精細(xì)化建模。目前在兩個(gè)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(yuǎn)的將來有更加經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)品推出，期待！