GISBox支持高斯泼溅从模型导入编辑到3DTiles发布的完整流程

高斯泼溅作为一种新兴的3D场景表示与渲染技术,在‌渲染效率、重建质量、灵活性‌等方面实现了突破性平衡。为了响应GIS用户对高斯泼溅的编辑,GISBox团队加班加点对高斯泼溅切片进行升级并支持KHR_gaussian_splatting_compression_spz_2扩展,让高斯模型可轻松在场景中进行编辑以及发布。本文就带大家了解如何用GISBox对高斯模型进行编辑操作的。

一、高斯泼溅的定义

高斯泼溅(Gaussian Splatting)是一种基于3D高斯分布的光栅化渲染技术,通过各向异性高斯斑点拟合物体表面,实现实时辐射场渲染。其核心优势在于利用显式数据结构(如协方差矩阵)和GPU加速,支持超过100fps的实时渲染速度,训练效率较传统神经辐射场(NeRF)提升显著。

二、高斯泼溅的应用场景

高斯泼溅技术凭借其高效渲染与高精度建模能力,已广泛应用于文化遗产保护中实现文物毫米级数字复刻与虚拟修复,助力城市规划快速构建智慧城市三维模型并动态监测环境变化;在灾害救援中通过灾后影像快速生成受灾区域三维地图,精准评估损失并优化救援路线;同时为虚拟现实提供6DoF实时交互体验,让用户自由探索3D场景细节,还支持电力巡检精准重建变电站复杂结构,结合传感器数据实现设备状态实时监测;此外,自动驾驶领域利用其重建真实道路环境训练算法,游戏行业则通过动态编辑高斯参数快速调整场景元素,显著提升开发效率与渲染质量。

三、高斯泼溅的编辑+发布

1、首先下载最新版本的GISBox软件,点击新建场景,输入场景名称。

2、在场景中点击“高斯泼溅”,将高斯泼溅的格式文件导入,GISBox支持常见的.splat.ply.spz格式。如果模型有坐标系,可直接点击“选择”进行搜索,没有就保持默认ENU局部坐标系。

3、模型导入场景后,可能会出现模型方向翻转,或中心点偏远导致操作不便的问题。对于这一问题,用户只需点击“原点居中”按钮,将模型的旋转中心智能校准至其几何中心,并通过旋转模型来调整位置的角度。当然GISBox右侧的样式中也支持手动调整的。

4、调整完成后,点击“进入编辑”按钮,此时可以看到模型默认为点模式,用户需通过按住Alt键可以进行框选,结合Shift进行加选,即可删除不需要的模型。

5、点击“点模式”还可以查看环模式,也可进行框选删除。

6、模型处理完成后,点击“发布3DTiles”,可一键将编辑好的高斯文件发布成3DTiles格式。

7、点击“cesium”预览框架,编辑好的高斯模型,已经完美地镶嵌在Cesium地球的正确位置上。

8、生成的服务地址可直接运用到cesium引擎数字孪生项目中,如山海鲸可视化。

四、总结

高斯泼溅是一种兼具高效渲染与高精度建模优势的3D技术,已在文化遗产保护、城市规划等多领域广泛应用。GISBox团队通过技术升级支持该技术的编辑与发布,用户可经下载软件、导入模型、调整位置、编辑优化、发布为3DTiles格式、预览及应用于数字孪生项目等步骤,轻松完成高斯模型的处理与应用,为相关领域的数字化建设提供了有力支撑。‌

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
3D高斯生成的PLY文件转换为3DTiles数据格式,是实现大规模三维地理空间数据在Web端高效渲染的重要步骤。这一过程主要涉及坐标系转换、数据切片、格式转换以及最终的优化发布。以下是详细的实现步骤和方法: ### 3D高斯与PLY文件特性 高斯(Gaussian Splatting)是一种高效的点云渲染技术,它通过将每个点表示为一个高斯分布,并进行光栅化处理,从而实现高质量的实时渲染[^2]。PLY文件作为其常见输出格式之一,通常包含点的位置、颜色以及高斯参数(如协方差矩阵、不透明度等)。 ### 转换流程概述 1. **地理坐标转换** 由于3DTiles要求数据具有地理空间参考信息,因此首先需要将PLY文件中的点云坐标从局部坐标系转换为地理坐标系(如WGS84或ENU)。这一步通常涉及坐标系的平移、旋转和缩放。对于3DGS模型,由于每个点都有明确的空间位置信息,因此转换相对直接[^3]。 2. **点云数据预处理** 在转换前,建议对PLY文件进行简化、去噪和属性优化,以减少最终3DTiles的数据量并提升渲染性能。可使用如PDAL、CloudCompare等工具进行预处理。 3. **使用GISBox进行切片与格式转换** GISBox是一款支持将PLY文件转换为3DTiles格式的免费GIS工具箱。它支持直接导入PLY文件,并提供参数设置界面用于控制切片层级、LOD策略和输出格式。GISBox支持导出符合`KHR_gaussian_splatting`扩展的glb格式,以便在Cesium中直接加载[^4]。 - 打开GISBox,选择“导入PLY文件”功能。 - 设置坐标系转换参数(如原点位置、投影方式)。 - 配置切片参数,包括最大层级、点密度控制等。 - 选择输出格式为`3DTiles`或支持高斯扩展的`glb`格式。 - 开始切片并导出结果。 4. **使用Cesium加载与验证** 在Cesium中加载生成的3DTiles数据时,需确保Cesium版本支持`KHR_gaussian_splatting`扩展。可以通过以下代码片段加载: ```javascript const viewer = new Cesium.Viewer('cesiumContainer'); const tileset = viewer.scene.primitives.add( new Cesium.Cesium3DTileset({ url: 'path/to/tileset.glb', enableModelOptions: true }) ); ``` 若使用的是标准3DTiles格式而非扩展glb格式,则可省略`enableModelOptions`参数。 5. **性能优化与发布** 为提升加载速度和渲染效率,建议对生成的3DTiles进行压缩(如Draco压缩)和瓦片优化。GISBox也提供相关压缩选项[^1]。最终数据可部署至Web服务器或云存储,供Cesium等三维GIS平台调用。 ---
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