毫米级突破！给城市进行高精度“三维拍照”
2020-10-19 10:10 | 深圳大学
从厘米级提高到了毫米级！
给城市进行“三维拍照”！
为构建数字三维城市提供了全新的解决方案！
没错，我们做到了！
///
近日，深圳大学黄惠教授团队研发出一种基于便携无人机的三维全自动采集重建系统，算法极具创新性，已发表在计算机图形学顶级会议SIGGRAPH ASIA 2020，同时进入美国专利实审。该系统主要用于给城市进行“三维拍照”，进而在计算机中还原一个真实的三维城市。该系统的推出，解决了在复杂城市环境中，难以对城市进行高精度三维数据采集的问题，将城市三维重建精度从厘米级提高到了毫米级，为构建数字三维城市提供了全新的解决方案。
875张照片重建深圳大学沧海校区
精准摄影三维重建结果
山东菏泽区域
精准摄影三维重建结果
湖南汨罗区域
长期以来，城市三维数据采集一般采用高空往复飞行的方式进行作业，在密集城区中飞行高度至少要在百米以上，为了保证采集精度，往往需要装备数十万的大型无人机设备，成本长期居高不下，限制了城市管理信息化、智能化的进程。
本次深大黄惠教授团队研究的这套三维全自动采集重建系统，可以智能地规划飞行路径，通过智能包围式飞行进行多角度、全方位的数据采集，可以获取更多的城市实体细节和更高的数据精度。并且，该系统可以直接应用于消费级无人机，将数据采集的设备投入缩减了70%，大大降低了城市三维重建的成本和门槛。未来，该系统将广泛应用于高精度智能驾驶地图构建、实景三维导航、高精度城市管理信息平台等多个领域，具有广泛的应用前景和极高的推广价值。
“倾斜摄影”路径规划示意图
全新包围式“精准摄影”路径规划示意图
该系统产业化应用的背后，是深圳市和深圳大学长期鼓励创新、吸引人才的积累，从2016年起，深圳大学通过一系列支持计划吸引、组建、培育了深圳大学可视计算研究中心，不到5年时间，深圳大学计算机图形学学科水平已跃居世界前列，一系列科研成果的开花、落地和转化，促进了深圳市整体的科技水平和发展进程，深圳大学也通过不断的学术创新，争当深圳市的科技示范高地。
精准摄影与倾斜重建效果对比图
左侧为精准摄影结果
右侧为倾斜摄影结果
///
关于黄惠教授研究团队
9月15日上午，深圳大学隆重举行人才基金“腾讯创始人校友团队”首批冠名教授聘任仪式，三位教授获聘。黄惠教授因在计算图形学领域取得突出成就而获此殊荣。
深圳大学校长李清泉为黄惠教授颁发荣誉证书
腾讯集团副总裁谢晴华为黄惠教授颁发荣誉证书
黄惠教授团队于2016年由深圳大学引进，2017年即组建了广东省3D内容制作工程技术研究中心，以计算机图形学、计算机视觉、可视化、人工智能、人机交互为学科基础，致力于促进多个学科的深入交叉和集成创新，重点推进大规模静动态数据获取与融合、多尺度几何建模与智能编辑、高层次图像处理与多媒体计算、可视内容生成与仿真渲染、复杂场景重建与识别理解、三维移动协同感知与人机交互、智能模拟学习与强化认知、海量信息可视化与可视分析等方面的科学技术研究。经过四年半的发展，研究团队已在计算机图形学“奥斯卡”级别的ACM SIGGRAPH/TOG发表了一系列高水平论文，授权美国发明专利8项、中国发明专利6项，承担国家级科研项目16项。据权威CSRankings最新统计，2016-2020深圳大学计算机图形学全亚洲排名第三，其高水平论文贡献全部来自本团队。
黄惠教授团队已在以下4个方面取得重要技术突破，其创新成果如下：
创建了基于智能移动平台的自主采集、数据共融、新型三维“图形＋视觉”耦合感知一体化算法框架，推出泊松场导向、未知场景探测、细粒度重建、注意力驱动、面向物体识别、全局时变张量场、物体感知引导、在线建模、相机连续运动控制、大场景一镜到底、航拍路径生成优化、主动式和侵入式三维扫描等“智能感知和数据获取”的新方法。所研发的自主采集平台为智慧城市、数字测绘、无人驾驶等领域提供了新一代无人化数据智能采集方式，可满足城市孪生、智慧管理、虚拟旅游等新兴方向的高频信息采集、处理、建模、更新等需求。
解决了点云采样、生成、表示、特征增强、结构优化、时序跟踪、运动预测、属性提取、共分割、光滑算子、双向形变等一系列技术难题，已封装发布一整套面向原始散乱三维点云的优化处理源代码到著名开源几何算法库CGAL，下载量超5000余次，积极推动了计算机图形学在“点云理解和表示”方向的研究进展，同时推进了工业设计、三维打印、数据可视化中几何分析技术的发展，加速了激光点云在制造业、多媒体等行业的应用落地。
提出了一系列如基于正交曲线驱动、结构关联表示、简单用户交互、多源信息配准、逆过程语法、数据表征转化、物理先验约束、纹理合成扩展、任意风格迁移、拓扑解析采样、全局到局部特征强化、几何结构融合等先进的几何处理技术，可广泛应用于各类场景、多种物体、不同姿势、复杂三维曲面与二维图像的高保真还原、细节修复、自由拼接和自动生成，为“多尺度建模和生成”技术的发展开辟了新的研究方向，可极大提升城市管理、动画生成、装修设计等行业的精细建模效率，有效减少了传统人工三维建模操作和设计的时间与局限性。
发表了一系列图像语义分割、目标分割、广义圆柱形状分解、几何骨架提取、内蕴对称群表示、典型风格元素定位、数据可视增强、信息流探知、场景聚焦组织、物体功能协同分析、部件运动性学习、上下文功能场景生成、布局美化与设计等新方法，从学术深度和广度上同时推进从低层次特征到高层次语义的多层级分析手段，致力搭建“几何结构元素分析与未知场景交互理解之间的技术桥梁”。相关技术手段为传统人工智能、机器视觉领域提供了新的三维元素和分析内容，满足智能机器人控制、室内外环境制图对三维场景理解的更高要求。
黄惠教授
加拿大英属哥伦比亚大学（UBC）数学博士，深圳大学首批“腾讯创始人校友团队”冠名教授，博士生导师，英国皇家牛顿高级学者，加拿大西蒙弗雷泽大学特邀客座教授，广东省3D内容制作工程技术中心主任，深圳大学可视计算研究中心主任。
主要研究领域为计算机图形学与三维视觉，在三维获取与多源融合、几何建模与语义分析、智能感知与特征认知等前沿研究领域保持国际领先水平。
已在计算机图形学“奥斯卡”级别的ACM SIGGRAPH/TOG发表了一系列高水平论文，授权美国发明专利15项、中国发明专利38项，登记软件著作权47项，搭建产业应用示范服务平台10个。主持（完成）国自然基金重点、中以国际合作重点、中英国际人才基金、国家优青、973前期研究专项、广东省研究团队、3D科技国际合作基地、粤港创新等17项国家及省部级重点项目。
现任The Visual Computer (TVC) Associate Editor-in-Chief，受邀加入ACM Transactions on Graphics (TOG) Editorial Board和SIGGRAPH Advisory Board。
责任编辑：曹竞