3D扫描公司Matterport正在研发AI+3D扫描技术

3D扫描公司Matterport，专注于建筑物室内3D扫描，正在获得越来越多资本和战略合作伙伴的青睐。这家公司自2012年以来已经累计获得6000多万美元投资，去年已经完成D轮融资，上个月又获得爱立信500万美元投资。

作为实体场景数字化领域的大佬，Matterport提供专业相机、云服务，帮助用户快速进行室内的3D重建。在去年Matterport宣布将推出世界上最大的3D模型资料库，被爱立信看好，这笔资金将被Matterport用于研发下一代场景的基础AI，扩大他们在3D扫描领域的技术优势。

AI+3D扫描，看起来会很有趣呢。

Matterport

这家年轻的公司凭借着优秀的硬软件技术，已经在3D扫描领域创出了名头。

曾经室内三维重建需要人工现场勘测获得尺寸信息，再交由设计师费时费力地完成绘制设计，室内3D扫描技术的出现将室内建模的工作量大幅度降低。

 

Matterport最初的合作伙伴集中在房地产行业。

购房者在选房的时候难免四处奔波，一个个房子看下来自己也累得不行。用VR看房成了一个好的选择，比起传统的房屋实体模型，VR看房更加直观和真实，对于房地产的销售人员也是一个福音。

用VR看房的想法是挺好的，但是对室内三维建模是一件很困难的事情，除了需要专业的设备，还需要专业的操作人员。扫描过程一般会持续很久，还要进行后期处理。

 

Matterport的操作也不复杂：

关闭窗户、打开灯、移除掉不想被扫描到的物件和反光的物体，每隔2米左右进行一次扫描。获得深度图像后，将这些数据上传到云端进行降噪、特征点提取，将图像中的深度、纹理等基本信息一一匹配，结合相机的相关参数，重建出3D场景的模型。

 

Matterport pro2 可以拍摄4K分辨率的图像，生成分辨率8092*4552全景画面（3600万像素），配备GPS芯片，可以获得房屋的地理位置。

今年六月，Airbnb和Mattarport展开了合作，准备打造虚拟入住体验

LIDAR

LiDAR是光学雷达技术“Light Detection and Ranging”的缩写，这项技术在飞行器和汽车的自动驾驶中很常见，让光学雷达作为机器的“眼睛”，看清周围的世界。

LiDAR通过采集光脉冲打出并接收的时间，以点云数据来记录深度信息，通过点云完成三维重建。

 

以前LIDAR在军事上运用较多，后来在各行各业，包括考古、地质学、地形测量、土木工程、交通规划等等领域都有应用。

 

Matterport最初采用Primesense公司的结构光传感器，利用离散光斑，通过CMOS红外传感器感知周围环境。

Primesense的这款传感器也同样用在第一代Kinect上，后来Primesense被苹果公司收购，各家公司也开始开发自己的3D传感器技术。

 

光学雷达精度高性能可靠，不过也存在着成本较高，对反光物体探测能力有缺陷的问题。

AI+3D扫描

在计算机视觉领域里，需要通过分析大量的图像数据来帮助机器理解世界，而这个“3D数据库”就将会是Matterport训练机器识别能力的利器。

随着深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）这一利器在各领域里的卓越表现，如何将CNN运用到三维数据上成为计算机视觉和图形学一个焦点课题。

AI对于计算机视觉有多重要呢？

举个例子，在三维重建中，对三维网格或者点云去噪是必须的操作。

但是对图2进行去噪之后，获得的图三并不理想。

问题出在去噪算法，而假如机器能通过数据获得更准确的规律，那么噪点的去除也就会更准确。

再比如：

 

布朗大学的Michael Black创立了Body Labs，致力于开发一种技术能够将人体用更精确的方式数据化。

在人工智能的加持下，摄像机能够更准确的复原被拍摄的人体数据，因为这个系统了解人体的组成规率。当扫描出现不完美的情况时，Body Labs的软件还可以清理和修复三维网格。

 

可以预见，Matterport结合AI后，3D扫描仪将深度数据传送到云端后，系统会识别出房间内的桌椅板凳，空间结构，再对数据处理时，房间的三维信息也会更精确。

总结

计算机图形学中，不只是建模，而是其他任何子领域，渲染，模拟，动画，几何，都可以结合AI结合进行研究。

前段时间AR酱介绍过一种苹果的机器学习专利，让机器具备识别基础空间形状的能力，在对点云数据渲染时能够省去很多的步骤，识别结果也会更精确。

当3D扫描更加智能化，加上互联网带宽可用性的和延迟的不断改善，AR/VR的体验也会更上一个台阶。

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