把现实场景搬进虚拟，一共需要几步？技术分享—实景三维重建

今天的应用分享，带大家先看这样一组图片：

普通人第一眼看到这组照片，不太但会心里这只不过是民用飞机飞拍而已，没什么稀奇的，任何人买多台民用飞机都能拍。然而如果我说道你，这本来不是简单的二维照片，而是投影框架，其实就不那么普通了。

其实看起来还有点酷炫？大家心里这会是什么黑新材料？天上相对论性这次又要放大练？这到底是人造卫星图片，还是民用飞机飞拍？难不成是一些游戏画面？

本来这些投影框架都是天上相对论性内外刚刚研发的外景投影重建单项的早期实践中。我们的采样团队通过简单的民用飞机先期探测和拍片，获取了上百张像这样相异角度的飞拍照片。

通过融合现代CV解法，加上我们原先的明朗虹量度框架，就可以填充里面那样看起来很像一些游戏动态的高精确度投影框架。

出名天上相对论性的朋友们不太可能就要询问了，作为杂货店每天跟人造卫星图片作对的公司，你们天上相对论性怎么搞起了民用飞机的副业？

本来经过我们的零售业工作组，近景民用飞机外景的投影重建可以作为我们原先业务的一个极好的补充。通过投影重建，可以将真实过场快速转化为高精确度的十进制负债。再相辅相成天上相对论性原先的各类人工智能解法，就能更加好地拥护供应商的各类过场需要，设法研发各类过场的专属框架，如：外景投影大城市，施工天气预报，十进制孪生和实时火场天气预报等。设法供应商对已有负债、期望都可及环境有更加细致的观念。

天上相对论性自已不在打破应用壁垒，扩充重新应用领域。我们发现自己消费级民用飞机的广泛应用的发展刚刚减缓外景投影动态零售业的快速工业发展，而近景民用飞机测定则持有人造卫星图片不会不相上下的譬如说精确度优势。民用飞机外景拍片不受虹层和时间的容许，尽不太可能为供应商提供更加有具体来说，更加有即时性的应用的发展过场和服务。

而这也很契合天上相对论性以前以来持之以恒追求的期望：花钱十进制地球编者。任何可以设法我们更加好地去复刻版现实世界的新应用，天上相对论性都愿意去为了让和揭示。

而之所以天上相对论性尽不太可能快速上握民用飞机投影重建应用，也是因为我们在处置人造卫星图片上持有大量应用受益。我们通过提高效率原先人造卫星图片解法，在短时间内内就花钱了尽不太可能处置大量鸟瞰照片的近景民用飞机投影重动态型。连动上我们先进的集群原始数据量度调度该平台OceanStorm，可以灵活调度数百台服务器CPU量度侦查与GPU量度侦查，准确社会关系，无论如何花钱"术业有专攻"。

配合天上相对论性自主围住的游隼超算外围，混合成虹体系结构持有勉强力接近百PFLOPS。

有了游隼外围和OceanStorm虹原生解决系统的赐福，天上相对论性对于大原始数据量的飞拍照片处置也显得格外双雄。只有持有丰富的算力资源和杰出的虹原生量度系统才能得心应握地揭示新应用。

别急，大练还没完！综上所述，现今天上相对论性的外景投影重建还是采用现代的CV解法。这种解法虽然明朗有效，但缺点在于必须月份顺利完成大量的原始数据处置，增量的框架原始数据量大，可传播性顶多。尽管天上相对论性采用了全程序虹处置、虹原生的厂商交互模式，但也会受到互联环境、硬件条件等容许，不会情况下所有软件都有最优质的交互体验。通俗一点来讲，如果软件网慢或者微电脑效率顶多，不太可能看到的投影框架效果会尽如人意。

而天上相对论性以前都在期望透过最新、最前沿的史学实践中，赐福我们的厂商和服务。现今我们基于这篇2020年最重新人工智能图像处置科学论文，刚刚为了让研发一种更加具极致的投影框架呈现模式。

与现代CV解法相异，人工智能图像处置必要尽不太可能花钱实时量度、实时图像，在情况下一定的精确度的必需下，大大提高了投影框架的可传播性和可交互性。

说得更加通俗一点，就算软件网慢或者微电脑效率顶多，哪怕是用握机，也可以得到很圆润的框架交互体验。让我们一起期待一下。