基于3D高斯溅射的实景三维重建

一

研发背景

“实景三维中国”作为国家推进数字中国建设、提升空间地理信息服务能力的重要战略性工程，正在深度融入低空经济、智能交通、智慧城市、数字文旅和应急指挥等关键领域。三维重建是实现真实世界“实景三维”数字化表达的核心技术，通过相机、传感器等设备获取物理空间数据，并结合计算机视觉与图形学算法，将二维图像转换为三维模型。目前，主流的三维重建方法包括倾斜摄影（多视角立体重建）、激光扫描和神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）等，各具优势与局限。

近年来，3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting, 3DGS）作为一种新兴的三维表示方法，在渲染质量和效率方面展现出显著优势。其核心思想是将三维场景表示为一组具有空间位置、协方差矩阵、不透明度和球谐系数的各向异性高斯分布，从而实现对几何结构与光照信息的统一建模。在众多三维重建与渲染技术中，3DGS具备多方面的优势。相比基于NeRF的方法，3DGS在训练和渲染速度上大幅提升，能够支持实时或交互式应用，同时依然保持较高的渲染真实感；相比倾斜摄影等传统重建方法，3DGS无需显式构建3D结构，能够更逼真地还原连续的表面细节，有效避免传统方法中常见的拼接痕迹与破面问题，并在复杂几何结构表达和动态光照模拟方面表现更为出色。

航天宏图依托在遥感测绘、空间数据处理与三维建模方面的技术积累，基于3DGS重建技术，研发了“全栈式3DGS实景三维重建系统”。该系统面向展品、展厅、数字孪生城市等多尺度应用场景，助力行业客户构建真实、可交互的三维数字空间，支撑“实景三维”数字化建设与空间智能化管理。

表1-1 3DGS与传统实景三维技术的对比

二

系统概述

航天宏图全栈式3DGS实景三维重建系统，贯彻从多源数据采集、自动化建模到个性化Web端显示的完整流程。系统支持无人机、手持相机等多种采集方式，结合空三计算与相机位姿优化模块，实现高质量的3DGS模型构建。建模过程高度自动化，无需复杂人工调参，可高效输出轻量、高保真的三维模型。模型可部署至浏览器端，支持多视角切换、标注和图层管理等功能，交互展示平台可按需定制，灵活对接各类业务系统。

图2-1 全栈式3DGS实景三维重建系统框架

整体系统具有轻量高保真、全链高协同和平台可定制三大特点：

● ‌轻量高保真‌：基于3DGS建模技术，有效压缩模型体积的同时，保持高质量渲染效果，兼顾渲染效率与视觉真实感。

● ‌全链高协同‌：覆盖从数据采集、建模处理到Web端显示的完整流程，系统模块高度协同，支持各环节灵活组合部署。

● ‌平台可定制‌：Web端支持按需开发、功能拓展及系统对接，满足不同行业与场景的个性化应用需求。

该系统可满足数字展品、虚拟展厅、三维孪生城市等实景三维应用需求，支持用户高效构建真实、可交互的数字孪生空间底座。

三

关键技术

航天宏图全栈式3DGS实景三维重建系统主要包括以下四大关键技术：大规模影像空三处理、分布式3DGS重建方法、大场景模型压缩技术以及定制化Web端开发。

1

大规模影像空三处理

航天宏图自研的大规模影像空三处理方法，是三维重建流程中的关键技术之一，主要用于精确解算影像的内外方位元素，并获取高精度的空间几何参数。系统首先通过图像特征提取与匹配，自动识别影像间的对应关系，进而结合控制点信息与区域网平差算法，实现稳定可靠的几何解算。

该方法融合了计算机视觉中的结构光束法与传统摄影测量技术，兼顾自动化处理效率与定位精度，适用于来自手持相机、无人机等多种平台采集的航迹式光学影像。为进一步提升性能，系统还引入连接点抽稀机制，有效减轻计算负担，在保证精度的同时显著提升解算速度。

此外，系统具备优异的大规模处理能力，支持超过100,000张影像的空三解算，满足城市级以及更大范围场景的实景三维重建需求。同时支持多节点协同处理，可根据任务规模灵活调度资源，提高整体数据处理效率，大幅缩短计算时间。

表3-1 拍摄要求

（左）相机位姿估计 ，（右）航线与3D点云重建结果

图3-1 无人机影像自动空三处理结果

2

分布式3DGS重建方法

针对大规模场景的三维重建需求，航天宏图研发了分布式3DGS重建方法，有效解决了传统3DGS在大规模场景下训练效率低、渲染响应慢等核心瓶颈。面向城市级、区域级等超大规模场景，该方法引入多GPU并行建模策略，显著提升重建效率与渲染性能。

该方法首先构建一个低分辨率的初始3DGS模型，作为场景结构的粗略先验。在此基础上，系统自动将全局点云划分为多个空间上互不重叠的子模型。针对每个子模型，系统基于其与训练视角之间的投影覆盖关系与相机空间分布，智能筛选最相关的图像数据，确保在建模过程仅使用高相关的视角，有效提升训练数据利用率，同时抑制由低相关视角引入的渲染伪影。各子模型可在多张GPU设备上并行训练，训练完成后通过空间对齐与无缝拼接生成统一的3DGS模型，实现高效率、高精度的大规模三维建模与实时渲染，满足智慧城市、数字园区等场景下对大范围三维空间重建的精准表达需求。

（左）场景整体分块示意图，（右）单个分块区域展示

图3-2 分布式3DGS重建

3

大场景模型压缩技术

为解决大规模场景下3DGS模型的存储和渲染问题，航天宏图研发了大场景模型压缩技术。3DGS模型压缩技术旨在提升大规模场景下的部署效率与终端适配能力，通过在训练过程中及训练完成后引入压缩策略，实现显存占用与存储体积的双重优化，显著减轻模型资源开销。

在训练阶段，基于并行建模框架引入在线压缩机制，系统会周期性评估每个高斯基元对训练视角的贡献程度，并依据其重要性动态剔除贡献较低的冗余点。该机制不仅有效降低了训练过程中的显存占用，还加快了模型的收敛速度，尤其适配计算资源受限的设备环境。

在训练完成后，系统还会进一步对模型进行离线轻量化处理，包括自动识别并清除离群高斯点、压缩模型存储位数等操作，从而在保证模型渲染质量的前提下，有效减小最终模型体积，提升模型的跨平台部署能力与实时加载性能。

表3-2 大场景3DGS模型压缩前后大小对比结果

4

定制化web端开发

航天宏图提供定制化的Web端可视化交互能力，支持多种主流图形引擎，实现对3DGS模型的跨平台在线加载与交互式浏览。主要优势有：

● 高效渲染与广泛兼容：依托WebGL的GPU加速，可在Chrome、Firefox、Safari等主流浏览器中流畅渲染三维场景。

● 多引擎灵活集成：兼容Three.js API与社区生态，便于高效模型展示，同时支持Unity WebGL，满足更复杂的交互需求。

● 丰富的交互功能：内置自定义标注、属性弹窗、图层切换、模型剖切、测量分析等多样组件，覆盖展品、展厅、城市等多类型三维数据的精细化浏览与分析。

● 平台级扩展与集成：前端采用WebGL与JavaScript技术栈，可无缝对接政务平台、空间数据库、BIM/GIS系统，通过API实现实时数据查询与展示。

● 轻量部署与灵活定制：支持Web组件导出，界面模块化裁剪与功能拓展，适配导航控件、热力图叠加、模型动画等多样业务场景。

视频3-4 定制化Web端可视化交互

四

应用案例

1

展品级重建

基于手持相机等设备采集数据，对单件展品进行高精度三维建模，真实还原其材质、纹理与结构细节，支持文物的在线展示、虚拟导览、三维交互学习等功能，为文物数字化保护、数字博物馆和虚拟教学等应用场景提供技术支撑。

表4-1 展品重建实验设置与结果分析

视频4-1 无人机3DGS重建展示

2

展厅级重建

基于手持相机等设备采集数据，高效重建完整的室内展厅和展品，支持图文信息挂载和语音讲解等多样化功能，可实现企业数字化展厅、博物馆、虚拟会展中心等多种场景的沉浸式三维漫游展示，显著提升线上观览体验与访问流量。

表4-2 展厅重建实验设置与结果分析

视频4-2 宏图展厅3DGS重建展示

3

城市级重建

基于无人机航拍、车载街景采集等多源数据，高效构建数字孪生城市所需的高精度三维模型，可广泛应用于城市规划、交通管理、应急指挥等领域，有助于提升城市治理的科学化、精细化和智能化水平，助力数字孪生城市的建设与可持续发展。

表4-3 城市重建实验设置与结果分析

视频4-3 上海某地区3DGS重建展示

五

结论展望

随着AI感知技术和边缘计算的持续发展，实景三维重建技术正变得更加高效、智能和实时。作为新一代三维表示方法，3DGS以其轻量高保真、渲染高效、适配多终端等优势，有望成为实景三维重建的主流技术，为数字展品、虚拟展厅、孪生城市、元宇宙等新兴应用提供有力支撑。

未来，航天宏图将持续深耕3DGS核心技术，重点方向包括：融合激光雷达等多源数据，提升重建精度；结合大语言模型，实现智能化的三维场景交互；积极拓展AR/VR、自动驾驶等新兴领域的创新应用，推动3DGS技术在各行业的深入应用，为“实景三维中国”建设贡献更大力量。

六

参考文献

1. Kerbl B, Kopanas G, Leimkühler T, et al. 3d gaussian splatting for real-time radiance field rendering[J]. ACM Trans. Graph., 2023, 42(4): 139:1-139:14.

2. Chen G, Wang W. A survey on 3d gaussian splatting[J]. arXiv preprint arXiv:2401.03890, 2024.