文献类型：期刊文章

作　　者：章星明[1] 谢科[1] 黄鹏頔[1] 刘奕林[1] 黄惠[1]

Xingming ZHANG;Ke XIE;Pengdi HUANG;Yilin LIU;Hui HUANG(Visual Computing Research Center,College of Computer Science and Software Engineering,Shenzhen University,Shenzhen 518060,China)

机构地区：[1]深圳大学计算机与软件学院可视计算研究中心,深圳518060

出　　处：《中国科学:信息科学》

基　　金：国家重点研发计划(批准号:2024YFB3908500,2024YFB3908502);国家自然科学联合基金重点项目(批准号:U21B2023);广东省基础与应用基础研究基金区域联合重点项目(批准号:2023B1515120026);深圳市科技创新项目(批准号:KJZD20240903100022028,KQTD20210811090044003,RCJC20200714114435012);深圳大学教育教学改革重点项目(批准号:JG2024018);深圳大学卓越培养计划资助。

年　　份：2025

卷　　号：55

期　　号：5

起止页码：1051-1072

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、核心刊

摘　　要：随着轻型消费级无人机产品的兴起以及三维重建技术的不断进步,利用航空摄影测量技术重建大规模城市场景已成为可能.已有的方法通常采用“先探索-后规划采集”的两次飞行策略:首次飞行通过预定义的模式对场景进行稀疏扫描并进行初步重建.随后,基于粗糙模型规划出最优的第2次飞行路径,以实现密集的图像采集.然而,这类方法存在一些问题,例如代理模型的重建对现场计算能力要求较高,并且粗糙代理模型无法准确捕捉场景结构中的细节特征,如角点、结构线和平面,生成的几何信息过于平滑.针对上述问题,本文首先提出了一种基于航拍图像的快速临场空间感知方法.该方法利用RGB图像数据和表面法向量数据进行面结构的精确检测和提取,并基于运动中恢复结构(structure-from-motion,SFM)数据和表面法向量,迅速恢复每个面结构的深度信息.与像素级多视图立体视觉(multi-view stereo,MVS)方法相比,本方法在速度上具有显著优势.其次,本文提出了一种创新的路径规划算法.该算法能够根据算法生成的初始候选视角集合,在保持重建质量的同时,最大限度地减少视角数量,并规划出最短的飞行路径,实现良好的场景覆盖和重建精度.本文方法能够在无人机航拍现场即时对航拍图像进行数据分析,现场即可获得分析结果,显著降低了现场作业时间和计算成本.

关 键 词：临场空间感知  无人机路径规划  城市场景重建  

分 类 号：TP391.41]