实测大疆智图与ContextCapture Center 集群效率和模型效果对比

在“实景三维中国建设”的战略背景下“倾斜摄影三维模型”将是测绘行业未来最大的风口。为了获取高精度的实景三维模型，往往需要获取大量的航摄数据。面对海量的数据，建模效率是我们非常关心的一个问题。空三到建模效率的提高，除了硬件上的改善外软件自身的处理效率也是至关重要。

前不久，大疆智图迎来 3.1.0 版本更新，其中最大的亮点是空三支持了集群空三处理，计算机具备64G 内存时，最高可处理40万张影像。
在之前版本，大疆智图也已经支持了集群建模。新版本大疆智图集群版效率到底如何？本次我们将对大疆智图3.1.0版和ContextCapture Center4.4.15进行对比测试。

主要从大家最为关心的两点进行评测：
建模效率
模型效果

同样的集群同样的数据效果到底如何？

测试环境

电脑集群环境：

测试的电脑集群环境很普通，所以测试出来的结果，供参考。

主节点

CPU：E5-2623*2 3.0GHz

显卡：GTX1080

内存：128 GB

操作系统：win7-64位

子节点（4台）

CPU：i5-9400F 2.9GHz

显卡：GTX1050

内存：32 GB

操作系统：win10 64位

数据及工程存储位置

主节点本地机械硬盘（涉及大数据量处理时，推荐存储在磁盘阵列内，提高读写速度，缩短处理时间）

局域网

千兆局域网（推荐存储服务器使用万兆光纤，可提高数据分发的效率）

测试数据

赛尔PSDK102S 17315张（城区数据）

空三集群流程

下面主要是简单介绍下大疆智图的空三集群流程（ContextCapture Center相关操作不再复述）

打开子节点terra engine，点击开启，不需要多余的设置，就可以被局域网内的主节点连接到。
点击主节点集群重建设置按钮，新版本这里会多一个集群设置按钮，可以设置参与集群的子节点。
设置参与重建的子节点后，导入照片，赛尔相机照片pos信息写进了照片里，引入照片即可识别pos，不需要单独导pos。
设置对应重建参数后，重建计算模式选择为集群计算。
建模效率

先直接看测试结果：

软件

空三耗时

建模耗时

总耗时

大疆智图

5小时39分

24小时48分

30小时27分

CCC

13小时47分

82小时20分

96小时07分

照片数量为17135张（城区数据），使用5个节点进行运算。

大疆智图17:21开始 23：00空三完成，空三耗时5小时39分钟。第二天 23:48建模完成，建模耗时24小时48分钟。

同样的数据同样的电脑，CCC（ContextCapture Center4.4.15）空三时间 13小时47分钟，建模时间花了82小时20分钟。

可以看到这次测试对比中DJI Terra的空三速度是CCC（ContextCapture Center4.4.15）的两倍多，建模效率是CCC（ContextCapture Center4.4.15）的三倍多。

我们同样还跑过2000张，4000张的测试，DJI Terra的建模速度都比CCC（ContextCapture Center4.4.15）要快。DJI Terra速度快是否意味着效果会有就会有折扣呢，让我们来对比一下模型的效果。

模型效果

下图中左边的CCC（ContextCapture Center）的模型，右边是DJI Terra的模型。

1.屋顶结构

倾斜模型的楼顶结构效果，是我们比较在意的，因为很多情况，我们航飞相对高度就只有2-300米，一般都高楼都是接近100米，这样楼顶的重叠度就会大大减低，从而对模型的质量带了影响。

下图中可以看到，DJI Terra的屋顶结构比CCC（ContextCapture Center4.4.15）好很多，女儿墙很规整，CCC（ContextCapture Center4.4.15）的女儿墙就很不完整呈锯齿状。

下图中的屋顶，CCC（ContextCapture Center4.4.15）的模型效果很乱，DJI Terra的模型，贴图更完整，脚手架、钢管看到更清楚。
图片图片

模型精细度

放到最大，两个模型的精细程度是很接近的，但DJI Terra的贴图色调一致性更强，模型观感更好。

下图选取的是道路边上的护栏的模型对比，我们不显示贴图，可以更清楚的看到，右边DJI Terra模型与路面交接的地方精度更高，左边CCC（ContextCapture Center4.4.15）出现了比较大的圆弧的过度。

3.路面效果

路面效果，也是我们平常会很在意的一点，路面上由于有行驶的车辆，上面静止的车辆建模效果是没什么问题的，行驶的车辆，由于在每张影像上的位置都不同，建出来的模型往往会出现半截车的贴图。

下图是两个软件的十字路口模型对比，可以看到，CCC（ContextCapture Center4.4.15）的贴图车辆更错乱，DJI Terra的车辆贴图保留的更完整，留下的车更少。
图片

下面两组图是路面贴图的效果对比，DJI Terra路面贴图更均匀，并且洒水车的水渍也能智能化的匀色处理掉，看起来更美观。

4.墙体空洞

模型的薄墙的位置会有空洞，是很常见的一个问题，出现的原因是墙体两的两个面由于模型精度不高，两个面出现了重合或穿透这样就会出现空洞。

下图中，DJI Terra的空洞就比左边好很多，这也侧面说明了模型精细度是更高的。

测试总结

测试下来DJI Terra在使用的简易程度上比CCC（ContextCapture Center4.4.15）简化很多，如集群设置，只要再同一局域网子节点运行terra engine不需要任何设置而且主节点就可以找到子节点的引擎。同时，只要局域网的数据共享盘是都可以访问的，就可以集群运算。然后空三和建模的效率远高过CCC（ContextCapture Center4.4.15），少量的电脑就可以达到CCC（ContextCapture Center4.4.15）用几倍电脑的效率，这也大大减少了硬件设备的投入，避免了设备的堆砌。在特定应用场景（如外场应急等）优势更加明显。

纸上得来终觉浅，即使使用单节点，也能感受到DJI Terra的稳定与高效。如果想体验集群版的效率，可以直接向大疆申请试用。相信随着DJI Terra更新升级，其一定能发扬长处，完善不足。DJI Terra也会被越来越多的人所了解使用。

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