更快更准确的3D建模工具可重新创建景观的数字孪生直至像素级别

Concordia研究人员开发了一种新技术，可以帮助创建高质量，准确的大型景观3D模型-本质上是现实世界的数字复制品。

虽然在研究人员实现目标之前还需要做更多的工作，但他们最近在《科学报告》杂志上概述了他们的新自动化方法。该框架使用通常飞行高度超过30，000英尺的飞机拍摄的高度详细的图像重建区域的几何形状，结构和外观。

然后对这些大型航拍图像(通常每个超过200亿像素)进行处理，以生成城市景观，景观或混合区域的精确3D模型。他们可以根据结构的颜色对外观进行建模。

该框架名为HybridFlow，由GinaCody工程与计算机科学学院计算机科学和软件工程副教授CharalambosPoullis和博士生QiaoChen开发。

“这种数字孪生可用于典型的应用程序，以导航和探索不同的领域，以及虚拟旅游，游戏，电影等，”Poullis说。“更重要的是，有一些非常有影响力的应用程序可以以安全和数字化的方式模拟流程。因此，利益相关者和当局可以使用它来模拟洪水或其他自然灾害情况下的“假设”场景。这使我们能够做出明智的决策并评估各种风险缓解因素。

无需深度学习

目前的重建方法依赖于寻找图像之间的视觉相似性来构建3D模型。但是，由于图像太大，遮挡和重复等问题会对模型的准确性产生不利影响。

传统的3D建模技术依赖于识别图像中的关键点，在另一个图像中匹配它们，然后将这些匹配传播到特定区域。使用HybridFlow，图像被聚集成感知相似的部分，然后在像素级别。

例如，显示蓝天的图像段将与显示相同图像的另一个段匹配，就像显示密集构建区域的聚类将与基于像素级分析显示相似模式的聚类匹配一样。这使得模型更加稳健，因为更容易跨图像跟踪点，并且处理时间加快到三角测量这些点，从而实现准确的再现。

“它还消除了对任何深度学习技术的需求，这需要大量的培训和资源，”Poullis评论道。“这是一种数据驱动的方法，可以处理任意大的图像集。

他补充说，数据保存在磁盘上，而不是内存中，这优化了数据管道。他指出，通过远程计算机进行处理，可以在不到30分钟的时间内创建城市地区的平均大小模型。

Poullis分享说，他已经与蒙特利尔东北部洪水易发城市Terrebonne的官员合作。他们一起致力于对城市进行建模并模拟洪水，以帮助规划和评估缓解措施。

“他们知道他们无法阻止洪水，但我们可以为他们提供做出明智决定的工具，”他评论道。“我们允许他们通过引入沙袋等障碍物来改变环境，然后我们进行模拟，看看洪水流量是如何受到影响的。