武汉大势智慧-三维重建技术

说三维重建首先要从计算机视觉讲起。计算机视觉包含两个基本方向，物体识别和三维重建。图像识别的突破性进展源自于2012年卷积神经网络（cnn）的兴起。在此之前，计算机视觉的核1心研究方向是三维重建。因为在当时，对于图像的特征提取主要是通过三维重建的方法来定义和实现的。自2012年以来，图像的特征便逐渐由神经网络来自动学习。

三维重建的应用是很广泛的，对于自动驾驶、vr、ar等应用领域应用来讲，三维重建是核1心技术，并且实时三维重建是必然趋势，因为我们生活在三维空间里，必须将虚拟恢复到三维，我们才可以和环境进行交互。

飞行时间法(time of flight，tof)指的是在---及声速一定的前提下，通过测量发射信号与接收信号的飞行时间间隔来获得距离的方法。这种信号可以是超声波，也可以是红外线等。飞行时间法相较于立体视觉法而言，具有不受基线长度---、与纹理无关、成像速度快等特点。但是其也有一定的缺点。首先，tof相机的分辨率非常低。其次，tof相机容易受到环境因素的影响，如混合像素、外界光源等，导致景物---不准确；系统误差与随机误差对测量结果的影响很大，需要进行后期数据处理，主要体现在场景像素点的位置重合上。