众趣分享 | 实景三维建模技术经典及 AI 多元发展路径

近年来，随着激光扫描、航拍技术以及计算机图形 AI 技术的不断进步，实景三维建模技术迎来了快速发展期。特别是 2010 年以来，国内外一批实景三维技术前沿公司迅速发展，比如美国的 Matterport、德国的 navis、中国的众趣科技，中国的大势智慧，推动着三维技术的迅猛发展，在测绘，房地产、文旅展厅、民宿酒店以及公共安全等各个行业蓬勃发展。今天我们一起来探讨下关于实景三维建模都有哪些技术，以及他们的优劣势，希望大家共同学习交流。

实景三维建模技术通过多种方法从真实环境中捕获数据并构建高精度模型，以下是主要技术类型及其特点：

一、基于图像的三维建模（Image-Based Modeling）

原理：

通过多角度二维图像恢复三维结构。

关键技术：

○ SFM（Structure from Motion）：从图像序列中计算相机位姿和稀疏点云。

○ MVS（Multi-View Stereo）：通过密集匹配生成高精度稠密点云。

设备：

普通相机、无人机、手机等。

应用：

文化遗产数字化、影视特效、小规模场景重建。

优点：

○ 成本低：仅需普通相机，无需昂贵设备。

○ 数据获取便捷：相机易于操作，适合多种场景。

○ 模型真实感强：利用图像纹理，模型外观逼真。

缺点：

○ 精度受限：依赖图像质量和特征点匹配，精度有限。

○ 处理复杂：图像预处理、特征提取等步骤繁琐。

○ 对纹理要求高：纹理单一或缺乏纹理的表面建模效果差。

二、基于摄影测量的三维建模（Photogrammetry-Based Modeling）

原理：

通过获取物体或场景的多视角影像，利用几何三角摄影测量原理，计算出物体表面的三维坐标信息，进而构建三维模型。例如，使用无人机低空摄影测量，无人机携带高分辨率相机在目标区域上空飞行，按照一定的航线和拍摄角度，获取大量地面物体的影像数据。

关键技术：

○ 空中三角测量（Aerial Triangulation）：结合像控点解算影像位姿与坐标。

○ 密集匹配（Dense Image Matching）：生成高密度点云与 DSM（数字表面模型）。

设备：

专业航测相机（如 PhaseOne）、无人机（大疆 M300RTK）、GNSS/RTK 定位系统。

应用：

地形测绘、城市规划、地质灾害监测、自然资源调查。

优点：

○ 大面积覆盖：能够获取大面积的地理空间信息，适合于大场景的三维建模，如城市、山区等。

○ 真实感高：模型具有较高的真实感，能够直观地反映物体的外观和纹理细节。

○ 技术成熟：摄影测量技术历史悠久，方法成熟可靠。

缺点：

○ 数据处理复杂：数据处理过程相对复杂，需要进行影像预处理、特征提取、匹配等操作，对专业技术人员和计算设备的要求较高。

○ 精度受遮挡影响：对于一些遮挡较多、纹理缺乏或反射率极高的物体表面，建模精度可能会受到影响。

○ 设备要求高：需要高分辨率相机和稳定的拍摄平台。

三、基于激光扫描的三维建模（LiDAR-Based Modeling）

原理：

激光扫描仪通过发射激光束脉冲并接收反射信号，通过飞行时间（ToF）或相位差计算测量激光束与物体表面的交点距离，获取物体表面的点云数据，然后根据点云数据构建三维模型。例如，地面激光扫描仪可以对建筑物的立面进行扫描，获取建筑物立面的详细点云数据，进而构建出建筑物立面的三维模型。

关键技术：

○ 点云配准（Point Cloud Registration）：多站扫描数据对齐（如 ICP 算法）。

○ 点云分类与分割：基于机器学习（如 RandLA-Net）分离地面、植被、建筑等。

设备：

地面激光扫描仪（众趣 SPACCOM X3 Pro）、机载 LiDAR（RIEGL VUX）、移动测绘系统。

应用：

BIM 工程验收、古建筑保护、森林蓄积量计算、自动驾驶高精地图。

优点：

○ 高精度：能够快速、高精度地获取物体表面的三维数据。

○ 适应性强：对物体表面材质和形状适应性强，对于复杂形状和不规则物体的建模效果也较好。

○ 数据丰富：点云数据包含丰富的几何信息，可以用于多种后续处理和分析，如三维重建、变形监测等。

缺点：

○ 设备成本高：激光扫描仪价格昂贵，维护成本高。

○ 数据量大：点云数据量大，处理和存储需要高性能设备，需要较大的存储空间和较高的计算能力来进行数据处理。

○ 对透明/反射物体效果差：对于透明或反射性强的物体，激光扫描的效果可能不佳。

四、基于结构光的三维建模（Structured Light Modeling）

原理：

通过在物体表面投射特定的结构光图案（如条纹/格雷码），利用物体表面的形状变化对结构光图案产生的变形，计算出物体表面的三维信息。例如，在工业生产中，对一些小型精密零件进行三维建模时，可以使用结构光扫描仪，投射条纹状的结构光图案到零件表面，通过分析条纹图案的变形情况，获取零件的三维形状。

关键技术：

○ 相位偏移法（Phase Shifting）：通过相移条纹解算高精度相位。

○ 多频外差法：结合高低频光栅解决相位歧义。

设备：

工业级结构光扫描仪（GOM ATOS）、消费级设备（iPhone FaceID）。

应用：

工业零件质检、逆向工程、人体扫描、医疗整形。

优点：

○ 高精度：精度较高，能够获取物体表面的细微形状变化，适合于对精度要求较高的小尺寸物体建模。

○ 速度快：扫描过程相对快速，可以在短时间内完成对物体的三维数据采集。

缺点：

○ 环境光干扰：对环境光和物体表面反射特性较为敏感，如果物体表面反射率过高或过低，或者存在较强的环境光干扰，会影响扫描结果的准确性。

○ 扫描范围窄：仅适用于近距离、小范围的物体。

○ 设备复杂：需要投射结构光的设备和复杂的光学系统。

五、基于深度相机的三维建模（Depth Camera-Based Modeling）

原理：

集成 RGB 图像与深度传感器（ToF或结构光），实时输出带有深度信息的点云。深度相机能够直接获取物体表面的深度信息，通过深度数据构建三维模型。例如，微软的 Kinect 深度相机，可以实时获取人体或其他物体的深度图像，进而构建出物体的三维模型。

关键技术：

○ 传感器融合（Sensor Fusion）：对齐RGB与深度数据（如Kinect SDK）。

○ SLAM（即时定位与地图构建）：动态跟踪相机位姿（如ORB-SLAM3）。

设备：

Microsoft Kinect、Intel RealSense D455、苹果LiDAR iPad Pro。

应用：

室内导航、AR/VR 交互、机器人避障、体积测量。

优点：

○ 实时性：获取三维数据的速度快，能够实时进行三维建模。

○ 设备轻便：深度相机体积小、重量轻，便于携带和使用。

○ 操作简单：使用方便，适合非专业人员操作。

缺点：

○ 精度有限：深度数据的精度相对较低，对于一些精细结构的建模效果可能不够理想。

○ 测量范围窄：只能在较近距离内获取准确数据。

○ 对环境光敏感：强光或弱光环境下可能影响扫描效果。

六、基于图像 / 视频的 AI 三维建模（AI-Driven Modeling）

原理：

利用深度学习从单张或多张图像/视频帧中直接生成三维结构。

关键技术：

○ NeRF（神经辐射场）：通过 MLP 网络隐式表达场景的连续体渲染。

○ 3D 高斯 Gaussian Splatting：显式辐射场实现实时光栅化（120fps）。

设备：

GPU 服务器（NVIDIA A100）、消费级显卡（RTX 4090）。

应用：

元宇宙场景生成、影视特效、游戏资产自动化创建。

优点：

弱纹理场景鲁棒性强、支持视图合成

○ 自动化程度高：AI 算法能够自动处理图像/视频，减少人工干预。

○ 适应性强：对不同类型的图像/视频数据有较好的适应性。

○ 效率高：能够快速生成三维模型，适合大规模数据处理。

缺点：

○ 数据需求大：需要大量的图像/视频数据进行训练。

○ 模型精度有限：目前 AI 生成的模型精度可能不如传统方法高。

○ 硬件要求高：需要高性能的计算设备来运行 AI 模型。

七、小结

关于实景三维建模，近些年火了很多概念，比如 VR/AR/MR、元宇宙、数字孪生等，硬件上也开始从结构光设备转向激光雷达设备，发展非常迅猛。智慧园区、展会展厅、工程测绘、公共安全、文博旅游、电商零售、房产营销、家居家装等行业普及非常迅速。房产行业基本上实现了 100% 的行业普及度，房产行业从最开始的结构光设备采集，开始转向图像的 AI 预测以及激光雷达设备的使用。这也符合行业的两个发展趋势：一是以 AI 能力中心的快速、便捷、低成本建模能力；二是以激光雷达为中心的高精度、大场景的精细化建模。目前在两个方向都有投入的企业代表，如美国的 Matterport、中国的众趣科技，都在该领域已经持续耕耘 10 年以上，触及了众多领域，期望能在不远的将来有更加经验的产品推出，期待！