近年來，隨著激光掃描、航拍技術以及計算機圖形 AI 技術的不斷進步，實景三維建模技術迎來了快速發展期。特別是 2010 年以來，國內外一批實景三維技術前沿公司迅速發展，比如美國的 Matterport、德國的 navis、中國的眾趣科技，中國的大勢智慧，推動著三維技術的迅猛發展，在測繪，房地產、文旅展廳、民宿酒店以及公共安全等各個行業蓬勃發展。今天我們一起來探討下關于實景三維建模都有哪些技術，以及他們的優劣勢，希望大家共同學習交流。

實景三維建模技術通過多種方法從真實環境中捕獲數據并構建高精度模型，以下是主要技術類型及其特點：

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三維結構。

關鍵技術：

○ SFM（Structure from Motion）：從圖像序列中計算相機位姿和稀疏點云。

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

設備：

普通相機、無人機、手機等。

應用：

文化遺產數字化、影視特效、小規模場景重建。

優點：

○ 成本低：僅需普通相機，無需昂貴設備。

○ 數據獲取便捷：相機易于操作，適合多種場景。

○ 模型真實感強：利用圖像紋理，模型外觀逼真。

缺點：

○ 精度受限：依賴圖像質量和特征點匹配，精度有限。

○ 處理復雜：圖像預處理、特征提取等步驟繁瑣。

○ 對紋理要求高：紋理單一或缺乏紋理的表面建模效果差。

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

原理：

通過獲取物體或場景的多視角影像，利用幾何三角攝影測量原理，計算出物體表面的三維坐標信息，進而構建三維模型。例如，使用無人機低空攝影測量，無人機攜帶高分辨率相機在目標區域上空飛行，按照一定的航線和拍攝角度，獲取大量地面物體的影像數據。

關鍵技術：

○ 空中三角測量（Aerial Triangulation）：結合像控點解算影像位姿與坐標。

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

設備：

專業航測相機（如 PhaseOne）、無人機（大疆 M300RTK）、GNSS/RTK 定位系統。

應用：

地形測繪、城市規劃、地質災害監測、自然資源調查。

優點：

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

○ 真實感高：模型具有較高的真實感，能夠直觀地反映物體的外觀和紋理細節。

○ 技術成熟：攝影測量技術歷史悠久，方法成熟可靠。

缺點：

○ 數據處理復雜：數據處理過程相對復雜，需要進行影像預處理、特征提取、匹配等操作，對專業技術人員和計算設備的要求較高。

○ 精度受遮擋影響：對于一些遮擋較多、紋理缺乏或反射率極高的物體表面，建模精度可能會受到影響。

○ 設備要求高：需要高分辨率相機和穩定的拍攝平臺。

三、基于激光掃描的三維建模（LiDAR-Based Modeling）

原理：

激光掃描儀通過發射激光束脈沖并接收反射信號，通過飛行時間（ToF）或相位差計算測量激光束與物體表面的交點距離，獲取物體表面的點云數據，然后根據點云數據構建三維模型。例如，地面激光掃描儀可以對建筑物的立面進行掃描，獲取建筑物立面的詳細點云數據，進而構建出建筑物立面的三維模型。

關鍵技術：

○ 點云配準（Point Cloud Registration）：多站掃描數據對齊（如 ICP 算法）。

○ 點云分類與分割：基于機器學習（如 RandLA-Net）分離地面、植被、建筑等。

設備：

地面激光掃描儀（眾趣 SPACCOM X3 Pro）、機載 LiDAR（RIEGL VUX）、移動測繪系統。

應用：

BIM 工程驗收、古建筑保護、森林蓄積量計算、自動駕駛高精地圖。

優點：

○ 高精度：能夠快速、高精度地獲取物體表面的三維數據。

○ 適應性強：對物體表面材質和形狀適應性強，對于復雜形狀和不規則物體的建模效果也較好。

○ 數據豐富：點云數據包含豐富的幾何信息，可以用于多種后續處理和分析，如三維重建、變形監測等。

缺點：

○ 設備成本高：激光掃描儀價格昂貴，維護成本高。

○ 數據量大：點云數據量大，處理和存儲需要高性能設備，需要較大的存儲空間和較高的計算能力來進行數據處理。

○ 對透明/反射物體效果差：對于透明或反射性強的物體，激光掃描的效果可能不佳。

四、基于結構光的三維建模（Structured Light Modeling）

原理：

通過在物體表面投射特定的結構光圖案（如條紋/格雷碼），利用物體表面的形狀變化對結構光圖案產生的變形，計算出物體表面的三維信息。例如，在工業生產中，對一些小型精密零件進行三維建模時，可以使用結構光掃描儀，投射條紋狀的結構光圖案到零件表面，通過分析條紋圖案的變形情況，獲取零件的三維形狀。

關鍵技術：

○ 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：結合高低頻光柵解決相位歧義。

設備：

工業級結構光掃描儀（GOM ATOS）、消費級設備（iPhone FaceID）。

應用：

工業零件質檢、逆向工程、人體掃描、醫療整形。

優點：

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

○ 速度快：掃描過程相對快速，可以在短時間內完成對物體的三維數據采集。

缺點：

○ 環境光干擾：對環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，或者存在較強的環境光干擾，會影響掃描結果的準確性。

○ 掃描范圍窄：僅適用于近距離、小范圍的物體。

○ 設備復雜：需要投射結構光的設備和復雜的光學系統。

五、基于深度相機的三維建模（Depth Camera-Based Modeling）

原理：

集成 RGB 圖像與深度傳感器（ToF或結構光），實時輸出帶有深度信息的點云。深度相機能夠直接獲取物體表面的深度信息，通過深度數據構建三維模型。例如，微軟的 Kinect 深度相機，可以實時獲取人體或其他物體的深度圖像，進而構建出物體的三維模型。

關鍵技術：

○ 傳感器融合（Sensor Fusion）：對齊RGB與深度數據（如Kinect SDK）。

○ SLAM（即時定位與地圖構建）：動態跟蹤相機位姿（如ORB-SLAM3）。

設備：

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

應用：

室內導航、AR/VR 交互、機器人避障、體積測量。

優點：

○ 實時性：獲取三維數據的速度快，能夠實時進行三維建模。

○ 設備輕便：深度相機體積小、重量輕，便于攜帶和使用。

○ 操作簡單：使用方便，適合非專業人員操作。

缺點：

○ 精度有限：深度數據的精度相對較低，對于一些精細結構的建模效果可能不夠理想。

○ 測量范圍窄：只能在較近距離內獲取準確數據。

○ 對環境光敏感：強光或弱光環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：

利用深度學習從單張或多張圖像/視頻幀中直接生成三維結構。

關鍵技術：

○ NeRF（神經輻射場）：通過 MLP 網絡隱式表達場景的連續體渲染。

○ 3D 高斯 Gaussian Splatting：顯式輻射場實現實時光柵化（120fps）。

設備：

GPU 服務器（NVIDIA A100）、消費級顯卡（RTX 4090）。

應用：

元宇宙場景生成、影視特效、游戲資產自動化創建。

優點：

弱紋理場景魯棒性強、支持視圖合成

○ 自動化程度高：AI 算法能夠自動處理圖像/視頻，減少人工干預。

○ 適應性強：對不同類型的圖像/視頻數據有較好的適應性。

○ 效率高：能夠快速生成三維模型，適合大規模數據處理。

缺點：

○ 數據需求大：需要大量的圖像/視頻數據進行訓練。

○ 模型精度有限：目前 AI 生成的模型精度可能不如傳統方法高。

○ 硬件要求高：需要高性能的計算設備來運行 AI 模型。

七、小結

關于實景三維建模，近些年火了很多概念，比如 VR/AR/MR、元宇宙、數字孿生等，硬件上也開始從結構光設備轉向激光雷達設備，發展非常迅猛。智慧園區、展會展廳、工程測繪、公共安全、文博旅游、電商零售、房產營銷、家居家裝等行業普及非常迅速。房產行業基本上實現了 100% 的行業普及度，房產行業從最開始的結構光設備采集，開始轉向圖像的 AI 預測以及激光雷達設備的使用。這也符合行業的兩個發展趨勢：一是以 AI 能力中心的快速、便捷、低成本建模能力；二是以激光雷達為中心的高精度、大場景的精細化建模。目前在兩個方向都有投入的企業代表，如美國的 Matterport、中國的眾趣科技，都在該領域已經持續耕耘 10 年以上，觸及了眾多領域，期望能在不遠的將來有更加經驗的產品推出，期待！