量化指標是與非：挽救被量化指標扼殺的技術團隊
作者 | 劉新翠整理 | 徐杰承本文整理自快狗打車技術總監劉新翠在WOT2023大會上的主題分享，更多精彩內容及現場PPT，請關注51CTO技術棧公眾號，發消息【WOT2023PPT】即可直接領取
傳統的三維重建技術在面對復雜場景和大規模數據時，往往表現出一定的局限性。微云全息（NASDAQ: HOLO）將深度學習技術引入到該算法中，通過構建深度神經網絡模型，使其能夠自動學習圖像中的特征和結構信息。這一舉措極大地提高了對復雜光照、紋理及遮擋情況的處理能力，相比傳統算法，在重建精度和魯棒性上實現了質的飛躍。
為增強算法的性能與泛化能力，微云全息在數據采集階段運用專業設備對多種場景進行多角度、多光照條件下的圖像拍攝，構建了豐富多樣的訓練數據集。隨后，通過實施隨機裁剪、旋轉、縮放等數據增強技術，提升了數據的多樣性和復雜性，確保模型能更好地適應各種情況。同時，對損失函數進行了細致的優化與調整，以確保模型準確收斂至最優解，進一步提高三維重建的精度。
在處理大規模圖像數據和復雜計算任務時，微云全息果斷采納并行計算技術。利用圖形處理器（GPU）的高效計算能力，對算法進行并行化設計與優化。通過將計算任務分配至多個 GPU 核心并行處理，顯著縮短了三維重建所需時間。此外，還應用了一系列優化算法和數據結構，以減少內存占用和計算開銷，從而提升算法的運行速度和效率。
微云全息采用先進的相機設備和采集系統，廣泛搜集了多種場景的圖像數據。之后，對這些數據進行了嚴格的篩選和預處理，以去除噪聲、模糊和失真等不良影響，確保數據質量。在預處理過程中，應用了如 SIFT 和 SURF 等先進的特征點檢測算法，快速且準確地識別出圖像中的特征點，并通過特征點匹配算法建立了圖像間的對應關系。采用基于深度學習的方法構建了專門的深度神經網絡模型，用于學習相機的內參和外參。通過輸入經過預處理的圖像數據進行訓練，利用大量真實場景圖像數據及其對應的標注信息，不斷調整模型參數和結構，以準確預測相機參數。同時，運用先進的優化算法和正則化技術，提高了估計的精度和穩定性。根據相機參數和圖像對應關系，首先構建了稀疏的三維點云，隨后通過插值和擬合得到了更為密集和精確的點云。在此過程中，運用三角剖分算法將點云連接成三角形網格以構建物體表面形狀，利用曲面擬合算法對三角形網格進行平滑和優化，以及運用紋理映射技術將圖像紋理信息映射至三維模型上。采用先進的優化算法對三維模型的形狀、紋理和顏色等進行了全面的優化和調整。同時，對模型進行了去噪、平滑和修復等后處理操作，以去除模型中的噪聲和瑕疵，提升模型的質量和美觀度。
微云全息（NASDAQ: HOLO）的這一技術突破不僅為自身的發展奠定了堅實的基礎，也為整個行業的進步注入了新的活力。相信在未來，隨著技術的不斷完善和應用的不斷拓展，微云全息將在更多領域展現其卓越的技術實力和創新能力。
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