大势智慧是一家专注于真实世界三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业，公司在城市三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有的技术优势和丰富实践经验。
三维重建技术的重点在于如何获取目标场景或物体的深度信息。在景物深度信息已知的条件下，只需要经过点云数据的配准及融合，即可实现景物的三维重建。基于三维重建模型的深层次应用研究也可以随即
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大势智慧是一家专注于真实世界三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业，公司在城市三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有的技术优势和丰富实践经验。
三维重建技术的重点在于如何获取目标场景或物体的深度信息。在景物深度信息已知的条件下，只需要经过点云数据的配准及融合，即可实现景物的三维重建。基于三维重建模型的深层次应用研究也可以随即展开。人们按照被动式测量与主动式测量对目标物体深度信息的获取方法进行了分类。
飞行时间法(Time of Flight，ToF)指的是在光速及声速一定的前提下，通过测量发射信号与接收信号的飞行时间间隔来获得距离的方法。这种信号可以是超声波，也可以是红外线等。飞行时间法相较于立体视觉法而言，具有不受基线长度限制、与纹理无关、成像速度快等特点。但是其也有一定的缺点。首先，ToF相机的分辨率非常低。其次，ToF相机容易受到环境因素的影响，如混合像素、外界光源等，导致景物深度不准确；系统误差与随机误差对测量结果的影响很大，需要进行后期数据处理，主要体现在场景像素点的位置重合上。
三维深度信息的配准按不同的图像输入条件与重建输出需求被分为：粗糙配准、精细配准和全局配准等三类方法。粗糙配准研究的是多帧从不同角度采集的深度图像。首先提取两帧图像之间的特征点，这种特征点可以是直线、拐点、曲线曲率等显式特征，也可以是自定义的符号、旋转图形、轴心等类型的特征。随后根据特征方程实现初步的配准。粗糙配准后的点云和目标点云将处于同一尺度(像素采样间隔)与参考坐标系内，通过自动记录坐标，得到粗匹配初始值。
车载装置上装有雷达和GPS/IMU，雷达可以获取车载装置到扫描点的距离与偏角，这样就可以得到扫描点在GPS坐标系中的三维坐标，而雷达与GPS都在车载上，两者的相对位置固定，于是又可以将点的GPS坐标系中的坐标转换为雷达坐标系中的坐标，而雷达坐标系是可以转化为大地坐标系的，这样每个扫描点在GPS坐标系中的坐标就转换为大地坐标系中的坐标。为了便于处理，再将大地坐标系中的坐标转换为本地坐标系中的坐标，事实上点云文件中的三维坐标指的是本地坐标系中的坐标。
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