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摘要：为了实现对现存无线网资源更好的数字化管理，通常需要借助三维重建技术完成其数字孪生。但是在天面类资源的应用场景下，由于其种类的多样性以及环境的复杂性，简单采用无人机或全景相机进行 3D建模的方法并不能普遍应用。随着人工智能技术的兴起，借助参数识别而非扫描的方法可以更加精准且迅速的实现天面类资源的三维重建。经过数据采集与实地实验，结合识别算法与预置模型组装可以很好地完成通信行业天面类资源的三维重建任务。
关键词：人工智能；三维重建；深度估计；目标检测
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2023.07.007
引言
目前通信行业的资源可视化手段主要为数据各类形式展现和GIS呈现2种方式，还未实现实物世界与数字世界的一一对应。随着 VR、3D 和传感技术的发展，虚拟数字世界与真实世界的互动成为可能。但是在前期调研工作中发现，天面类资源因其所在室外环境的不确定性与复杂性，目前3D建模主要采用无人机，但因无人机操控复杂、影像 3D 无法实现自动化处理以及图像识别等关键技术数据匮乏，未能满足普及推广使用的条件。
本文借助时下热门的人工智能算法，通过将天面类资源参数拆分，探索出一套天面类资源自动化3D建模方案，可以实现基站铁塔和天线的数字孪生，推动网络资源可视化管理。
