基于無人地面車輛補充采集的三維重構(gòu)模型優(yōu)化

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摘 要：為解決無人機單獨采集圖像生成三維（3D）重構(gòu)模型存在破損和孔洞的問題，提出了一種基于無人地面車輛補充采集的3D模型優(yōu)化方法。該方法耦合基于模型分辨率、三角網(wǎng)格結(jié)構(gòu)和人工選點 3種方法提取待優(yōu)化區(qū)域，生成3D包圍框和法向量信息，并利用3D重構(gòu)質(zhì)量啟發(fā)式方法生成補充采集視點。結(jié)果表明：在該方法優(yōu)化下，粗糙3D模型的低質(zhì)量區(qū)域得到了顯著改善，模型投影像素尺寸平均減少66%；該方法可以有效提升了3D模型重構(gòu)質(zhì)量，為室外大規(guī)模精細3D重構(gòu)領(lǐng)域提供了可靠的解決方案。（剩余9869字）