現實捕捉可創造高度準確、詳細且身臨其境的環境數位表示。站點掃描和加速資料處理的創新，以及神經輻射場 (NeRF) 和高斯散射等新興技術正在顯著擴增實境捕捉的能力。這些技術正在徹底改變與物理世界的互動和分析。
現場掃描是現實捕捉的第一步，它使用光達和攝影測量等方法產生詳細的 3D 模型，同時由 NVIDIA RTX GPU 提供支援的加速處理可實現更快、更有效率的資料處理。 NeRF 擅長產生逼真的 3D 場景，而高斯噴射提供了一種平滑、高效渲染的新穎方法。人工智慧透過物件檢測、分割和分類的高階演算法提供更深入的見解，從而增強了這些工具。
這篇文章探討了 NVIDIA 如何走在人工智慧與現實捕捉整合的前沿，透過強大的 GPU、軟體解決方案和前沿研究推動這些技術進步。
現實捕捉基礎知識
現實捕捉過程從掃描或拍攝物理環境開始，然後透過攝影測量或雷射雷達進行處理，產生點雲——代表精確 3D 表面位置的密集資料點集合。此點雲通 常會轉換為 3D 模型，提 荷蘭電話號碼數據 供實體 空間的詳細虛擬表示。
攝影測量
攝影測量是一種使用攝影影像提取實體物件的詳細空間資訊的技術，包括它們的距離、尺寸、形狀和空間中的精確位置。透過從多個視點分析角度、重疊和透視，攝影測量可以建立點雲，然後將其轉換為高度詳細的 3D 模型。
這種方法易於使用且具有成本效益，特別是與光達相比，因為它只需要基本的攝影設備。然而，攝影測量的準確性在很大程度上取決於所捕獲影像的品質和數量，並且它可能會與某些表面（例如反光或透明的表面）發生衝突，從而導致結果不太可靠。
光達
雷射雷達（光探測和測距）技術使用雷射脈衝來測量距離，並透過計算光從表面反射回來所需的時間來創建精確的 3D 環境模型。即使在具有挑戰性的照明條件（例如低光源或黑暗）下，它也能以無與倫比的精度捕獲大面積的詳細空間數據，並且可以有效地繪製 最後的資料庫 各種材質，包括植被和透明物體下方的表面。
由於需要專門的硬件，雷射雷達通常比攝影測量更昂貴，並且它可能會遇到水或玻璃等高反射表面，可能會扭曲數據或產生間隙。此外，雖然光達在幾何精度方面表現出色，但與攝影測量相比，它提供的紋理資訊較少，這可能會限制其在需要逼真細節的應用中的有效性。
點雲和 3D 網格
點雲和 3D 網格是現實捕捉的基本元素，可將雷射雷達或攝影測量的原始資料轉換為詳細、準確的虛擬模型。點雲由映射精確 3D 表面位置的密集點集合組成，這些點通常會轉換為 3D 網格，形成連續的紋理表面，以獲得更真實的表示。
CUDA、NVIDIA RTX和NVIDIA Omniverse平台顯著增強了這個過程。 CUDA 加速了處理大型資料集所需的複雜運算，RTX 支援即時光線追蹤渲染，實現高度逼 資料庫數據 真的光照和陰影，Omniverse 提供強大的協作平台，用於即時無縫編輯和視覺化 3D 網格。
選擇正確的現實捕捉技術
選擇正確的現實捕捉技術取決於您專案的特定需求。光達是獲取高解析度、詳細空間資料的首選，非常適合大規模測量、複雜場地和精度至關重要的環境。 Autodesk ReCap 和 Bentley iTwin Capture 等軟體通常用於簡化雷射雷達資料處理和分析。
另一方面，攝影測量擅長捕捉詳細的顏色數據，這在建築文獻和文化遺產保護中特別有用。配備高解析度相機的無人機可以透過從多個角度和難以到達的區域捕捉影像來顯著增強攝影測量，從而實現大型或複雜場地的全面 3D 模型。 Esri Site Scan for ArcGIS 和 Pix4D 等工具廣泛用於攝影測量，為將無人機捕獲的影像處理為詳細的 3D 模型提供了強大的解決方案。
使用 CUDA 和 NVIDIA RTX 增強工作流程
為了處理現實捕捉通常涉及的海量資料集，CUDA 透過利用平行計算加速雷射雷達點雲和攝影測量資料的處理，從而顯著減少資料轉換、視覺化和分析所需的時間。這使得它對於高解析度掃描和 3D 重建專案非常有價值。
RTX 技術透過結合光線追蹤來增強這些 3D 模型的可視化，從而提供逼真的照明、陰影和反射。此功能對於創建掃描環境的沉浸式高保真視覺化至關重要，Omniverse 和 Unreal Engine 等工具可為雷射雷達和攝影測量工作流程提供 RTX 支援的渲染。
NeRF 和高斯分佈
與傳統攝影測量相比， NeRF 使用機器學習從數量大幅減少的 2D 影像中產生高度詳細且真實的視圖，從而改變 3D 場景合成。 NeRF 可以在稀疏資料點之間進行插值，甚至可以從最初未捕獲的角度創建平滑、逼真的場景。
NeRF 能夠處理更少的影像，同時仍提供卓越的視覺保真度，使其成為建築視覺化和虛擬實境環境等應用的理想選擇。NeRF Studio等工具使開發人員能夠添加語義嵌入等功能，從而增強 NeRF 的功能，從而實現更高級的應用程式和更豐富的互動體驗。
儘管 NeRF 效率很高，但仍需要大量運算資源和高品質影像才能有效運行，這可能會限制它們在即時處理或動態環境中的實用性。 NVIDIA 正在透過用於大型模式的NVIDIA NeRF-XL和用於加速處理的NVIDIA Instant-NeRF等研究計畫來推進 NeRF 技術，突破現實捕捉的極限。
高斯潑濺是一種高效的 3D 表面或體積即時渲染技術，透過在 2.5D 空間中佈置 2D 潑濺（小的、重疊的高斯函數），實現平衡細節和性能的平滑、連續的可視化。它在需要快速、清晰地視覺化複雜 3D 點雲的場景中表現出色，非常適合建築、城市規劃、擴增實境和虛擬實境等應用。
用於現實捕捉的人工智慧
AI 正在透過顯著改進物件識別、分割和 3D 重建過程來改變現實捕捉。像Hover這樣的新創公司在使用人工智慧生成詳細的建築物 3D 模型方面處於領先地位，從而提高了結構分析和分類的準確性和效率。
NVIDIA 研究部正在透過SAL（對雷射雷達中的任何內容進行分割）方法推進分割這一現實捕獲的關鍵方面，該方法使用文字提示的零樣本模型來對雷射雷達資料中的物件進行分割和分類，而無需人工監督。這簡化了工作流程並實現更靈活和可擴展的細分。像Gauzilla這樣的工具透過引入空間時間流逝進一步擴展了這些功能，這有助於視覺化結構隨時間的變化，從而提供對專案開發和維護需求的更深入的了解。