四维时代人工智能技术开放平台：提供小物体建模、大场景建模、视觉追踪、视觉识别等功能

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。提供小物体建模、大场景建模、视觉追踪、视觉识别等功能。

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。

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。

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。

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。

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