影像是實景三維建設(shè)的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對于不同等級、不同應(yīng)用場景的實景三維建設(shè)，需要通過不同的影像采集技術(shù)來獲取影像。

　　優(yōu)視攝影測量技術(shù)以三維概略模型為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以無人機為載體，通過智能分析規(guī)劃，進而自適應(yīng)調(diào)整和優(yōu)化采集視角，并全自動生成采集航線，最終形成高保真精細化三維空間數(shù)據(jù)的采集重建閉環(huán)。

　　該技術(shù)通過計算機圖形學(xué)、三維視覺、人工智能、地理信息等學(xué)科的交叉創(chuàng)新，實現(xiàn)了面向復(fù)雜場景和復(fù)雜三維目標(biāo)的全自動貼合式三維重建數(shù)據(jù)采集，將現(xiàn)有面向場景的厘米級三維數(shù)據(jù)采集方式提升為面向?qū)ο蟮暮撩准壢S數(shù)據(jù)采集。通過本技術(shù)的智能感知和自主決策精細規(guī)劃，一方面使得無人機可以精準(zhǔn)把控與被測對象的相對距離和相對方向，結(jié)合不同的光學(xué)傳感器，可以實現(xiàn)最高 0.1mm 分辨率重建圖像采集，為各類高精細度的行業(yè)應(yīng)用提供了高保真和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ);另一方面可以將原有城市級三維空間數(shù)據(jù)采集的“集中規(guī)劃、統(tǒng)一采集”的模式，升級為“分散規(guī)劃、眾包采集”模式，大幅降低城市數(shù)據(jù)采集的技術(shù)難度和政策實施難度，可將原有的采集周期縮短2倍以上優(yōu)視攝影測量技術(shù)中的“優(yōu)視”二字，表示三維重建數(shù)據(jù)采集視角的智能優(yōu)化選取航空攝影測量多采用高空平面俯視和側(cè)視，以一定重疊度的規(guī)則航線覆蓋方式進行數(shù)據(jù)獲取，該模式主要用于一般性大規(guī)模場景的簡略采集，具有外業(yè)操作、航線規(guī)劃簡單等特點。

        然而，在復(fù)雜場景下的高精細度數(shù)據(jù)采集，必然要求航線規(guī)劃和數(shù)據(jù)采集更有針對性，需要通過貼合被采集對象達到更高的分辨率和重建效果。基于此，優(yōu)視攝影測量技術(shù)結(jié)合了計算機空間幾何分析的算力優(yōu)勢和無人機的機動性優(yōu)勢，建立了采集分析規(guī)劃和三維重建結(jié)果之間的深度耦合，通過路徑規(guī)劃和重建評估的相互反饋，為無人機提供了在復(fù)雜空間進行精準(zhǔn)、高效、多角度、貼合式采集的航飛功能，賦予了無人機設(shè)備更高級的圖形感知能力，通過規(guī)劃和重建的不斷迭代優(yōu)化，提升三維采集重建質(zhì)量。

　　具體而言，為了實現(xiàn)路徑規(guī)劃和重建評估的相互反饋和耦合互動，優(yōu)視攝影測量技術(shù)秉持了最優(yōu)化重建質(zhì)量并最小化采集成本的算法設(shè)計理念，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的多模態(tài)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分析方法預(yù)測安全飛行區(qū)域、重建性度量、場景不確定性，從而建立了視角集合分布與多目立體視覺的智能關(guān)系。同時通過深度學(xué)習(xí)方法對場景目標(biāo)、重建信息進行重新編碼和圖形再表達，實現(xiàn)語義目標(biāo)與表面模型的深層智能理解，再采用全局優(yōu)化算法進行多尺度路徑優(yōu)化。通過上述技術(shù)方法的迭代運算，實現(xiàn)了可重建性的量化評估預(yù)測和采集視角位姿的精細化控制，達到了使用最少采集數(shù)據(jù)實現(xiàn)最佳重建質(zhì)量的技術(shù)目標(biāo)。

　　得益于優(yōu)視攝影測量技術(shù)的航點生成和優(yōu)化，優(yōu)視攝影測量技術(shù)還進一步計算了飛行區(qū)間、飛行開銷代價等指標(biāo)，實現(xiàn)了大面積區(qū)域多機協(xié)同作業(yè)的航線智能規(guī)劃。并且以優(yōu)視攝影測量技術(shù)為依托，還設(shè)計了用戶友好的系統(tǒng)界面和人機交互方式，構(gòu)建了-套圍繞無人機智能采集的規(guī)劃系統(tǒng)軟件。該系統(tǒng)可以通過標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)交換格式，融通各類無人機平臺系統(tǒng)，控制無人機飛行位姿進行高效精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)采集。另外，由于優(yōu)視攝影測量系統(tǒng)基于可重建性預(yù)測的量化指標(biāo)進行分析，可以嚴格控制采集交匯角、像素分辨率，視角基線差等指標(biāo)，為實景三維后處理軟件進行從運動中恢復(fù) (structure from motion，SFM)和多視圖幾何(multi view system，MVS)運算提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入,大幅增強了三維重建運算成功率和照片匹配度，有效減少了采集數(shù)據(jù)無法匹配、局部質(zhì)量不達標(biāo)等情況的發(fā)生。其同時還提升了三維采集和重建的整體效率，使得實景三維數(shù)據(jù)生產(chǎn)在全鏈條自動化作業(yè)實施的趨勢上有了實質(zhì)性躍升。

　　優(yōu)視攝影測量系統(tǒng)應(yīng)用示范:大規(guī)模協(xié)同眾包采集重建、古建筑三維高清數(shù)字化保護、大型基礎(chǔ)設(shè)施表觀病害檢測等。

　　飛燕遙感結(jié)合自身優(yōu)勢為客戶打造了從數(shù)據(jù)獲取、處理到定制化應(yīng)用的“一站式GIS應(yīng)用解決方案”。一流的研發(fā)團隊，快速響應(yīng)的敏捷研發(fā)體系，自主研發(fā)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、可視化、智能化的實景三維GIS應(yīng)用平臺。形成了以三維地籍管理系統(tǒng)、三維生態(tài)環(huán)保系統(tǒng)、三維警務(wù)地理信息系統(tǒng)、三維數(shù)字景區(qū)系統(tǒng)、氣象監(jiān)測應(yīng)用系統(tǒng)、三維配水運維管理系統(tǒng)等為代表的行業(yè)案例，在為用戶提供全方位的服務(wù)同時，針對中小型用戶提供輕量化地理信息應(yīng)用服務(wù)平臺。