智能三维重建引擎
实现高质、高效、智能的语义三维重建
自动识别树木提高重建效率减少照片数量，简化构网等算法参数调整， 提高效率，同时不影响非树木（建筑物等）的模型构建 | |
智能识车去车让道路更干净提取场景中的车辆及车辆移动情况，根据人工智能算法综合判定，滤除道路上的移动车辆 | |
碎目标感知几何结构完整，纹理清晰几何质量优化约40% | |
真正射影像（TDOM）效果优化基于智能化真正射影像生成算法，减少影像块之间色彩不一致的问题，改善植被“塑料化”、建筑物边缘锯齿状“长瘤”、错投影等情况，提升TDOM效果 |
智能刺点，加速生产效率
自动识别点位，一键完成点位测量，匹配精度达到亚像素级别 减少人工投入，刺点效率提升230%
重建大师卫星版本（G3D-SAT）
支持海量同轨、异轨、异源卫星影像一键导入，为城市三维模型LOD 1.3 提供数据基础，实现全球范围实景三维模型快速构建
支持高分七号、北京三号、WorldView-3、珞珈三号01星等卫星影像建模，效率高至600km² / 节点 / 天，6天重建中国台湾省
保障成果精度
参考DOM/DEM自动匹配支持历史参考数据DOM/DEM提取控制点并参与平差，省去大量人工刺点步骤，实现像素级定位精度，为制作高精度实景三维模型奠定基础 |
提升几何质量
内容感知匹配算法采用基于内容感知的影像密集匹配方法，对水域进行特殊识别处理，解决水面弱纹理与水岸浪花动目标难匹配的问题，提升水域可视化效果 | |
投影约束匹配算法减少弱纹理区域出现的屋顶几何缺失和扭曲变形的问题，优化建筑物边缘锯齿问题，改善建筑物粘连情况 |
优化纹理效果
自动植被增强针对植被区域自动进行增强处理，改善卫片植被区域过暗的情况，突出植被区域，提升模型可视化效果 | |
自动影像融合、匀色采用采样顾及亮度与距离一致性的全色多光谱融合的算法，在保持光谱特性的同时提升细节融合效果 |
下视航空影像倾斜化处理
独创的下视航空影像倾斜化处理技术，突破下视影像重建易破洞的局限，生成清晰完整的三维模型
盘活10-20cm摄影测量历史数据，为国家和省级自然资源监管提供更好的数据底座
20天(10节点)重建湖北省:采用投影约束匹配法，优化下视三维模型效果;重建效率大幅提升:20cm ;下视实景三维:800km² /节点/天
城市LOD 1.3/2.0 模型快速构建
一个月完成北京城区LOD1.3城市模型构建
重建即单体
