实景三维-大势智慧科技有限公司

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，实景三维，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。

精细配准是一种更深层次的配准方法。经过---步粗配准，得到了变换估计值。将此值作为初始值，在经过不断收敛与迭代的精细配准后，达到准确的效果。以---的icp算法为例，该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离，---这些点和目标点云的zui近点相互对应，同时构造残差平方和的目标函数。icp算法能够获得精正确无误的配准结果，对自由形态曲面配准问题具有重要意义。另外还有如saa（simulate anneal arithmetic，模拟退火）算法、ga（genetic algorithm，遗传）算法等也有各自的特点与使用范畴。