四维时代人工智能技术开放平台
让数字化飞入寻常百姓家

四维时代致力于人工智能三维数字化技术的

研究与应用,以实现“数字万物”为愿景,

让数字化飞入寻常百姓家。

技术优势

  • 深度学习
  • 高效便捷
  • 即时生成

小物体建模

采集图片后上传至云端服务器处理,生成三维立体模型,实现拍照建模
。云端服务器计算过程快速、全自动,无需人工干预。可广泛应用于文
博、电商、房地产等领域。

拍摄空间或物体的二维图像并将数据上传到服务器,运用生成对抗网络
(GAN)处理图像数据,提升图片质量。再基于运动恢复结构(SfM)
提取并匹配图像数据中心的特征点,最后通过3D点云计算生成物体或空间
模型

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大场景建模

利用四维看看或其他光学设备快速获取空间图片,一键上传至云端服务
器完成三维建模,最终准确还原大场景数字化迷你模型、俯视平面图,
内部结构图,并实现沉浸式漫游。生成的模型可通过VR模式观看,或在
手机端、PC端线上浏览。适用于文博展馆、室内空间、旅游景点及名胜
古迹的数字化展示。

基于光学原理及SLAM技术,拟定采集点与扫描路线,生成图片并对空
间进行测距,对场景结构进行建模和还原。输出展示时,差异化压缩算
法可自动识别接入端口并进行数据压缩,便于在线浏览和云端传输。

案例演示: 南昌汉代海昏侯遗址博物馆 阿斯塔纳世博会中国馆 保兰德数字电商

SLAM视觉追踪

由视觉传感器获取位置数据,为移动智能设备提供三维空间环境信息,
使获取的位置信息更准确、稳定,点云数据更丰富。可赋能于自动驾驶
、无人机、机器人等领域。

基于正常视频浏览SDK接口和球幕照片的SDK接口输入传感器数据,转
由SLAM初始化完成特征跟踪与位姿实时求解。输出设备实时位姿和三
维点云,进行局部或全局优化减少累积误差,实现场景回路检测和场景
重定位。

  Perspective Slam   Spherical Slam

人工智能视觉识别

实时检测图片中的人脸或物体,返回检测出的人脸信息与物体选框,确
定位置及名称。可广泛应用于交通,市政、安防、身份查询等领域。

利用机器学习技术所搭建的全卷积神经网络(FCN),提取图像或视频流
中的高层语义信息,实现图像理解,对待侦测目标进行选框回归的同时
进行分类,精确返回目标的位置与种类。并通过持续使用,扩充数据库
,建立数据库档案汇总不同状态的识别信息,助力后续分析。