應用無人機傾斜攝影與深度學習實現城市三維重建

摘要：本研究旨在探索無人機傾斜攝影與深度學習技術的結合，以實現城市三維重建。在改進多視角立體匹配模型的基礎上，將高分辨率影像采集和自動化數據處理進行了系統集成，并對影像匹配、點云生成和紋理映射等技術進行了協同優化。采用仿真試驗和現場監測相結合的方法，評價了四個關鍵指標：影像匹配精度、重建誤差、數據冗余度和計算效率。在光照充足的條件下，系統匹配精度可達0.38px，重建誤差減小至2.9cm，并實現平穩的數據采集和優異的計算效率。本研究對智慧城市的規劃和管理提供可靠的技術支撐，同時也為之后相關技術的優化指出發展的方向。

關鍵詞：無人機傾斜攝影；深度學習；三維重建；數值模擬

中圖分類號：TP311

文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）13-0106-03

隨著城市化進程的不斷加快，準確而有效的三維建模技術已成為智慧城市發展的重要基石。回顧過去三維建模技術經歷了從傳統的手工建模、激光掃描到如今的無人機傾斜攝影等多種技術的演變。其中無人機傾斜攝影因其具有高效率、高靈活性以及能夠獲取豐富地表信息的特點，逐漸被廣泛運用到城市三維重建中，成為該領域的一大亮點。深度學習技術的迅猛發展也為圖像識別、數據優化等領域提供了前所未有的幫助。通過深度神經網絡對大量數據進行學習和訓練，人們可以更準確地提取圖像中的特征信息，進而優化三維重建的結果。本研究正是基于這一技術背景，對無人機影像采集、深度學習處理和數據融合等優化策略進行深入探討。

1無人機傾斜攝影與深度學習技術概況

1.1無人機傾斜攝影應用條件

無人機傾斜攝影在城市三維重建中是一項關鍵技術，要求配備高分辨率相機、精準定位系統以及穩定的飛行控制功能。無人機必須做到多角度的持續拍攝，保證對建筑各方面細節的全面獲取，以適應后續數據的處理。高精度實時數據傳輸和自動校正功能、抗風干擾飛行平臺等都是獲得高質量影像的關鍵。在復雜的城市環境中，環境適應性、抗干擾能力和智能任務規劃系統進一步確保了高效數據采集的執行效果。以上條件互為補充，收集效果好[1]。

1.2深度學習圖像處理條件

深度學習在圖像處理領域表現出顯著優勢，必須構建完整的數據集和有效的神經網絡模型，其適用條件是必須構造一個完整的數據集以及一個有效的神經網絡模型。在保證數據多樣性與代表性的前提下，必須大量標注數據來支持監督學習并涵蓋多種城市景觀類型。深度網絡結構設計必須綜合卷積層，池化層以及全連接層多個模塊并進行參數優化配置，才能增強圖像特征提取的效率。硬件計算平臺與高性能顯卡支持、算法框架持續迭代優化等都為基于深度學習的圖像處理奠定了堅實的基礎。

2主要影響及關鍵措施

2.1影像采集與數據質量的主要影響因素

在進行城市三維重建時，影像獲取的好壞直接決定著最終模型是否準確和真實。無人機傾斜攝影從多個角度獲取建筑外立面的相關信息，但是受飛行高度、速度、光照條件、設備穩定性和傳感器精度等因素影響，容易出現影像模糊、色彩偏差和幾何畸變現象。不合適的數據重疊率或者信息丟失將使得匹配算法很難對圖像進行精確的對齊，從而造成誤差累積。環境中遮擋，反射以及天氣變化等復雜不確定因素也進一步影響到了采集數據的總體質量[2]。

2.2優化重建精度的關鍵技術措施

為了促使城市三維重建更加準確，必須在數據處理和模型構建兩個層面上采用關鍵技術措施。利用多源數據融合將無人機影像、激光掃描和衛星遙感數據相互補充，彌補了單一數據獲取的缺陷。介紹了深度學習算法實現影像的自動校正與特征提取以及優化匹配與重建流程。根據不同區域和結構特點設計了自適應參數調節策略以實現分區域和分尺度的處理，從而降低了復雜環境中誤差傳遞。

3渦輪泵高速旋轉密封模擬分析確定

3.1仿真模型

本研究采用改進的多視圖立體匹配模型，并結合深度學習進行特征優化，以提升模型重建精度。該模型綜合考慮以下4個關鍵指標，影像匹配精度（M），衡量影像間匹配點的誤差程度，影響點云密度和質量。重建精度（R），評估最終三維模型的誤差，主要受數據采集精度及算法優化程度影響。數據冗余度（D），定義為單個點在多個影像中可見的次數，過低影響模型完整性，過高增加計算成本。計算效率（C），指算法計算所需時間，單位為秒，優化計算效率可加快重建速度[3]。

3.3技術階段劃分

為保證城市三維重建工作的高效進行，將全過程分為4個階段，每一個階段都涉及不同的技術手段。在數據收集的過程中，無人機根據預定的航線捕獲了多個視角的圖像，并采用RTK（實時動態差分定位）技術來提升地理位置的準確性，同時也收集了激光雷達的數據以增加點云的密集度。在影像的預處理步驟中，使用深度學習模型（ResNet+SuperPoint）來提取影像的特征，消除噪聲，并進一步提高影像匹配的準確性。在三維重建計算階段采用改進MVS算法建立稠密點云并對數據冗余進行優化，從而保證重建模型的完整性及細節表達[4]。

3.4數值模擬分析

為了驗證模型性能，設定實驗數據進行數值模擬，并將結果整理如表1和圖1所示。

4關鍵施工技術

4.1無人機數據采集技術

無人機數據采集技術對城市三維重建起到基礎和關鍵作用。利用多角度傾斜攝影可以使無人機獲得建筑物各個立面以及細部結構高分辨率圖像。根據表1，圖1進行數值模擬的結果表明，該系統總體上運行平穩，數據采集誤差在允許的范圍之內。通過整合高精度GPS和慣性導航系統，并結合實時數據傳輸與自動校準技術，確保了圖像間的高度重疊和精確匹配，這大大提高了后續模型的重建精度。

4.2深度學習圖像識別技術

深度學習圖像識別技術肩負著城市三維重建過程中圖像特征提取和智能分類等重要使命。該系統建立的卷積神經網絡模型實現了對獲取的海量影像的快速處理與精準識別，保證了建筑邊緣、紋理與細節特征完整地傳輸。根據仿真數據分析將識別誤差限制在一個較低的水平上，有效地處理了光照變化和遮擋干擾。采用數據增強及遷移學習策略進一步提高圖像分割及匹配的準確性。同時實時反饋機制驅動模型不斷優化和迭代，從而為之后三維模型的生成打下了精確可靠的圖像基礎并促進了整體重建效果不斷改善[5]。

4.3數據融合與模型優化技術

數據融合和模型優化技術對于高精度的城市三維重建具有重要意義。通過將無人機獲取的多視角影像和深度學習的識別結果進行融合，并利用多源數據融合算法對各種信息進行有效融合，從而彌補了單一數據獲取的缺陷。根據模擬數據可知，該融合模型無論是細節還原還是整體結構都取得了預期的效果，關鍵參數的偏差也被限制在一個很小的范圍之內。利用迭代優化策略對不同算法進行了處理結果比較，并對參數及流程進行了持續調整，進一步提高了模型精度和穩定性。

5控制措施實施效果

為了驗證無人機傾斜攝影和深度學習技術在城市三維重建中的實際應用效果，對比了仿真數據，在某城市區域選擇了4個典型場景進行現場監測，并在不同的時間段進行了數據采集。在監測過程中，4個核心指標，影像匹配精度（M）、重建精度（R）、數據冗余度（D）以及計算效率（C），并對這些數據的變化趨勢進行了詳細記錄，如表2和圖2所示。

根據提供的數據，當中午和下午的光照都很充足時，圖像匹配的精確度最低可以達到0.38pix，而重建的誤差已經減少到了2.9cm。清晨和傍晚由于光照不足，誤差增大。

6結論

對表2中的現場監測數據進行了深入分析，結果顯示，在中午（12：00）和下午（16：00）光線充足的時段，圖像匹配達到了0.38pix的最佳精度。而在夜間（20：00）和早晨（08：00）由于光線不足，匹配精度有所下降。此研究表明光照條件顯著影響影像的匹配精度和重建誤差，重建精度與匹配精度呈正相關，最小誤差為2.9cm。數據冗余度全日浮動在7.7～8.3范圍內，表明采集策略較為合理。計算的效率穩定保持在0.97～1.08s/frame的范圍內，顯示出系統的高效性。綜上所述，該系統在實踐中展現出適應性強、可靠性好的特點，能夠滿足城市三維重建的精度需求，并在復雜環境中保持了高效的計算和良好的影像質量。

參考文獻：

[1]紀海源，何遠梅，張偉佳，等.基于無人機傾斜攝影測量點云數據的城市三維重建技術研究[J].自動化與儀器儀表，2024（9）：330-333.

[2]高玉久，張亮，梁靜.無人機傾斜攝影測量在城市建筑實景三維模型重建中的應用[J].科技與創新，2024（9）：191-193.

[3]秦川.無人機影像匹配點云濾波處理與三維重建[D].成都：西南交通大學，2015

[4]劉俊，李威，馮浩，等.基于無人機傾斜攝影測量技術的交通事故現場實景三維重建[J].刑事技術，2024，49（4）：389-395.

[5]何原榮，陳平，蘇錚，等.基于三維激光掃描與無人機傾斜攝影技術的古建筑重建[J].遙感技術與應用，2019，34（6）：1343-1352.

【通聯編輯：梁書】