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摘要：
自上世纪70 年代计算机视觉成为一门独立的学科以来，在40 多年的研究中，图像的三维表达，即从二维图像恢复场景三维结构始终是计算机视觉研究中的一个经典和基础问题。近年来，随着图像采集设备的不断进步，使用数码相机、街景车、无人机等设备可以方便的获取海量高分辨率图像数据，如何通过这些图像数据构建我们身边的三维世界日益成为许多领域的迫切需求。因此，在理论和应用层面，基于图像的三维重建这一经典问题都日益成为计算机视觉研究者的关注热点。本报告将介绍我们在基于图像的大规模场景三维建模方面的系统性研究工作，包括在稀疏重建、稠密重建、语义建模、矢量建模等领域的最新研究进展，以及在文化遗产数字化、智慧城市、高精地图、视觉重定位等多个领域的系统应用。
申抒含简介：
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副研究员，2010 年于上海交通大学自动化系获博士学位。研究领域为三维计算机视觉理论与应用，包括基于图像的大规模场景三维重建、智能机器人三维环境感知、场景三维语义建模等。在IEEE T-IP、ISPRS P&RS、PR、CVPR、ECCV、3DV 等国际期刊和会议发表论文50 余篇。作为课题负责人主持和参与国家自然科学基金、973、863、中科院先导专项、国家重点研发计划等课题十余项。入选中科院青促会会员、中科院自动化所特聘青年骨干、ACM 北京新星奖，获中国图象图形学会科学技术二等奖（排名第2）。
核心模块一：稀疏点云重建（SfM）
核心模块二：稠密点云重建（SfM）
核心模块三：点云网格化建模
核心模块四：三维语义建模
核心模块五：三维矢量建模
核心模块六：基于语义地图的视觉定位
