实景三维环境中多模态数据融合的关键技术与挑战

摘要

实景三维环境中的多模态数据融合技术在城市规划、智能交通、环境监测和虚拟现实等领域具有广泛应用。伴随着传感器技术的突破和计算能力的提升，多样化的数据模态（例如激光雷达数据、RGB图像、热成像等）的采集变得更加便捷。在进行数据融合时，遭遇众多技术难题，如数据结构的多样性、时间同步的难题、噪声与不确定性的处理，以及融合算法在效率与精确度上的挑战。文中旨在审视现实三维场景下，多模态数据融合技术的核心与难题，评述目前学术界的成果，并针对问题提出解决策略。研究显示，借助高效的数据预处理、前沿的融合算法和机器学习技术，能够增进数据融合的精确度和实用性，这为相关应用提供了更加充实的决策支持。