基于无人机单目视频的视景三维重建

一种基于视频流的无人机实时三维模型重建技术
李虹;宋亚婷;曹琳;纪任鑫;陈军鹏;吴琨
【期刊名称】《科技创新与应用》
【年(卷),期】2024(14)7
【摘要】针对基于视频的无人机三维重建图像匹配计算量大,整体优化延迟高等问题,在视觉SLAM的基础上,该文提出一种融合无人机POS信息、并行密集匹配、点云匹配技术的实时无人机三维重建系统。

首先,利用POS信息获取视频帧之间的重叠度,结合特征提取获取关键帧,减少关键帧连续提取导致计算量大且初始化不稳定的缺点。

其次,结合POS信息提供的位姿获取地面点初始值优化初始三维立体模型。

最后,采用点云融合技术对点云进行匹配从而得到精确的点云。

在自建无人机实飞数据上进行实验验证可知,该文算法能够实时完成稠密点云的三维重建,重建后的三维模型局部纹理特征明显、精确度高,适合无人机测绘等领域的实时三维重建场景。

【总页数】4页(P1-4)
【作者】李虹;宋亚婷;曹琳;纪任鑫;陈军鹏;吴琨
【作者单位】中国消防救援学院;北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种基于计算机视觉的无人机实时三维重建方法
2.三维旋转成像技术在左心房实时三维模型重建中的应用
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4.一种实用型无人机三维模型重建方法
5.一种近实时的无人机视频流拼接方法
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-005-2019年第2期（总第150期）基于手机款无人机的视景三维重建吕桂龙，恽希，常天宇摘 要：文章构建了一个手机款无人机系统，智能手机不仅形体微小，而且价格便宜，其可以利用移动通讯，把摄影的影像实时传输到指定的邮箱，实现全球异地下载。

实验中采用实物拍摄，通过数字影像处理可以获取实景的三维重建。

关键词：无人机；手机；三维重建（淮海工学院测绘与海洋信息学院，江苏 连云港 222005）中图分类号：V443+.5中国作为一个拥有广阔海域的国家，海域动态监测主要有现场监视、远程视频遥控、航空遥感和卫星遥感监测。

这几种监测方式都存在一定的不足，比如卫星遥感的获取周期比较长，具有较大的局限性和延时性等[1]，而小型无人机信息获取技术具有平台构建容易、运行和维护成本低、体积小、质量轻、操作简单、灵活性高、作业周期短等优点[2]。

遥感信息解析是实现无人机遥感信息获取系统任务的重要环节。

本工作将两部手机用固定架固定在无人机下方，两者呈一定角度对拍，这样拍出来的照片覆盖面广，弥补了远程拍摄范围小的缺点。

自动定时拍照每隔一段时间对测区进行拍照，具有很强的独立性，在计算机视觉领域，研究者面临的问题是，如何借助运动相机对大地形下地物地貌结构完成重建，以准确表征解析目标的实际状态，是实现无人机遥感信息获取系统任务的重要环节[3]。

本工作用到的智能手机不仅形体微小，而且价格便宜，其可以利用移动通讯，把摄影的影像实时传输到指定的邮箱，可进行全球异地下载。

一、总体设计软件主体有三个模块，分别是数据获取模块，数据处理存储模块和数据传输模块。

数据获取模块，传感器以一定的频率拍摄数码相片，这些数据被放在数组中等待系统调用。

数据处理模块对测量的数据进行计算和筛选，然后将结果保存到硬盘文本文件中。

最后数据传输模块以电子邮件附件形式将文本文件发送到指定邮箱。

二、数据处理技术方法利用云计算的强大能力，可将数码照片迅速转换为逼真的三维模型。

基于单目摄像头的车辆前方道路三维重建随着科技的不断进步，单目摄像头在智能交通系统中的广泛应用越来越受到人们的关注。

在车辆前方道路三维重建方面，单目摄像头也可以发挥重要的作用。

本文将介绍单目摄像头如何实现车辆前方道路三维重建，并分析其优点和不足之处。

首先，单目摄像头需要获取道路图像，然后通过计算机视觉算法对图像进行处理，得到车辆前方道路的位置和大小信息。

接着，单目摄像头利用几何建模和计算机图形学算法，将道路图像转化为3D模型，最终实现车辆前方道路的三维重建。

单目摄像头实现车辆前方道路三维重建的优点在于其成本低廉、易于安装，不会对汽车的外观造成损害等。

另外，相比于雷达和激光雷达等传统的三维传感器，单目摄像头适用范围更广，可以适用于不同的路面，不同的天气条件等。

此外，单目摄像头还能够感知道路标志、交通信号等，为自动驾驶车辆的行驶提供更加精准和可靠的数据。

但是，单目摄像头也存在一些不足之处。

首先，它对于光照条件和反射率的要求比较高，当光照条件不佳或者道路反射率较低时，单目摄像头的精准度将会受到影响。

其次，单目摄像头只能获取车辆前方的道路信息，无法感知侧方和后方的道路情况。

最后，由于单目摄像头的精度受到多种因素的影响，所以需要适当的校准和调整，否则在车辆行驶过程中可能会出现误差。

综上所述，单目摄像头可以实现车辆前方道路三维重建，并且其具有低成本、易于安装的优点，不过也存在一定的不足之处。

随着科技的不断进步，单目摄像头在车辆前方道路三维重建方面的应用也将越来越广泛。

近年来，随着智能汽车的发展，对于道路情况需求越来越高。

在自动驾驶汽车领域，单目摄像头的应用也越来越广泛。

自动驾驶汽车需要不断地获取车辆前方道路的信息，单目摄像头可以实时获取并且生成三维模型，为自动驾驶汽车提供更加精确的数据。

除了自动驾驶汽车领域，单目摄像头在道路交通基础设施建设中也有着广泛的应用。

例如，可以在城市道路中安装单目摄像头进行道路监控，观察和记录车辆行驶情况，对路况进行及时监测和处理。

无人机航拍影像的三维重建技术研究近年来，无人机技术的飞速发展，使得无人机航拍影像的应用越来越广泛，以航拍为基础进行三维重建成为了研究的热点之一。

本文将探讨无人机航拍影像的三维重建技术研究现状以及未来发展方向。

一、无人机航拍影像的三维重建技术概述无人机航拍影像的三维重建技术是指利用无人机在空中获取的图像数据，通过计算机视觉和计算机图形学科技的支持，构建出真实世界中物体的三维模型。

三维重建技术涉及到多个学科知识的综合应用，如影像处理、计算机视觉、数学建模、数据挖掘等。

随着无人机技术的普及和影像处理技术的逐渐成熟，无人机航拍影像的三维重建技术得到了广泛应用。

无人机航拍影像的三维重建技术在三维建模、数字地形模型、城市规划、文化遗产保护、生态环境监测等领域有着广泛的应用前景。

二、无人机航拍影像的三维重建技术研究现状1. 传统的三维重建技术传统的基于影像的三维重建方法主要包括立体视觉方法和多视图几何方法。

立体视觉方法利用两幅不同角度的图像进行三维重建，该方法的缺点是需要依靠特殊的相机，不能保证相机的稳定性；而多视图几何方法则要求多个视角的图像数量较多，大大提高了数据的采集和处理量。

2. 基于无人机影像的三维重建技术无人机航拍影像的三维重建技术是在地面上部署无人机进行图像拍摄的基础上，通过对无人机拍摄的影像进行处理和分析，实现三维重建的目的。

该技术通过多视角的影像获取，利用特定的算法进行图像匹配和处理，实现模型的自动生成。

目前，基于无人机影像的三维重建技术主要采用的是图像拼接、三维点云和纹理映射等技术。

在图像拼接方法中，主要采用的是基于纹理的拼接和基于特征的拼接两种方法。

在三维点云中，主要包括基于稠密匹配算法的点云和基于基线三角剖分算法的点云。

纹理映射则是利用已知的三维模型和两维图像信息来生成新的自然纹理图像。

三、无人机航拍影像的三维重建技术未来发展方向1. 精度和速度的提高随着计算机硬件性能的不断提高和算法的改进，未来无人机航拍影像的三维重建技术将在精度和速度上得到更好的提高。