实景三维模型道路中有很多破损车辆,有没有可以一键修除或去掉的办法?

文章介绍了在超大规模实景三维数据生产中,移动车辆造成的模型扭曲和纹理错位问题。重建大师软件的智能去车模式通过深度学习识别和多视图约束判断移动车辆,然后进行几何和纹理修复,提高了模型的真实性和准确性。该模式降低了人工修复成本,提升了生产效率。

     在超大规模实景三维数据生产中,三维模型质量会受到移动物体这类客观因素的影响,常常造成道路模型严重扭曲以及纹理的错位。
 

1.三维场景重建中的移动车辆问题

        车辆作为日常出行重要的交通工具,会出现在城市场景中的各个角落且不断移动。由于车辆处于移动中,因而建模时会导致匹配困难,最终会造成模型几何变形严重、道路纹理映射错误这类问题。如下图所示:

 交通繁忙的十字路口

        以往解决此类问题,通常采用全人工或半人工的方式对重建后的三维场景模型进行手动修复(主要针对几何结构和纹理影像这两方面的修复),但这个修复过程会耗费大量人力物力,从而严重影响生产效率。因此,如何消除移动车辆对三维模型质量的影响是一个非常重要且具有实际价值意义的问题。

2.重建大师推出:智能去车模式

        针对上述问题,大势智慧研发的重建大师软件提供了一种高效便利的解决方案——智能去车模式。

        智能去车模式可以消除影像中运动车辆带来的几何失真、纹理扭曲变形现象,最大限度的保持三维模型表达的真实性和准确性。

智能去车模式主要包括以下步骤:

(1)移动车辆的标记

① 基于深度学习的影像中车辆信息的识别:利用目标检测R-CNN模型对影像进行车辆信息的识

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