Comments 33
Я просто оставлю этот ролик здесь: https://www.youtube.com/watch?v=M0xL04wg3X4
ЗЫ: к этим ребятам я никакого отношения не имею
Есть сканеры гораздо дешевле. Можно в 20$ уложится. При этом у лазерного сканера гораздо большая точность. Строительная индустрия уже давно в полную мощь их использует.
Лазерное сканирование, бесспорно, тоже отличный способ захвата реальности, и мы даже использовали его для определенных целей.
Но этот способ требует ручной пост-обработки. На видео это заняло 6 часов, сколько времени заняла бы съемка и обработка нашего объекта — неизвестно.
А софт для фотограмметрии ручной корректировки не требует, на фото показана первичная модель, которую собрало ПО. Т.е. сняв днём объект, мы оставили на ночь работающую машину (а не человека) с полной уверенностью, что утром у нас будет модель. Так собственно и вышло.
В целом, затраты на получение модели под наши требования в случае применения технологи лазерного сканирования значительно выше, чем при получения 3D модели по фото. Плюс есть сложности в сканировании дорожных развязок.
К тому же фотореалистичность у фотограмметрии выше (по моему субъективному мнению), да и крышу снять проще.
Так что выбор беспилотников и фотограмметрии в нашем частном случае считаю абсолютно верным.
респект гуглу и тесле что уместили эту бандурину (лазерный сканер) в изящные форматы автомобиля
Для точной съёмки лучше работать в паре с геодезистами, они снимают несколько точек, и по их данным делается привязка к местности. Тарелочки с гвоздями надо будет попробовать :) но обычно приязку делаем по существующим объектам на местности. wgs84 нужна далеко не всем, часто работы ведут в локальных координатах.
Я все собираюсь RTK поставить на коптер, что бы положения камер сразу задавались в точных координатах, расчет должен ускорится и привязка к местности упростится в разы.

по облету зданий, что бы увеличить точность, нужно летать равномерно на контролируемом расстоянии от плоскости здания, вручную это очень и очень проблематично, да и качество фотографий при этом сильно разнится, снимали с автофокусом? знаю, тк делаю систему автоматического обследования/облета зданий и сооружений на коптере и вручную несколько раз хорошенько приложился о стены.
Равномерно летать можно, если для этого есть условия. Можно быстро отлетать по радиусу или задать эллипсоид для прямоугольного здания. Для такого здания, как офис КРОК – неправильной формы, контролируемое расстояние задать проблематично, тем более, что соседнее здание в 15 метрах. Проще было снимать вручную, тем более, что даже при выдерживании равных расстояний до объекта точность останется в пределах требуемого масштаба. Съемка с автофокусом.
По радиусу летать вокруг здания не очень хорошо, особенно если рядом есть здания или деревья, или провода висят. в городской застройке даже gps-lock не всегда будет доступен. Искажения и разница снимков на углах и плоскости при таком облете довольна большая, те точности сравнимой с тахеометрами таким образом не добится, но для «посмотреть» или распечатать уменьшенную копию на 3d-принтере вполне. если же выдерживать расстояние до объекта, то точность повышается, при условии правильной камеры и всего остального.
> Пример изображения из видеоряда
Совсем не видно на кадре хоть 1 тарелочку на гвозде. Или тарелки очень маленькие?

Подскажите, а ведь с такими ресурсами вы запросто можете отцифровать целый город, построить его 3D-модель и устраивать виртуальные экскурсии по городу! Не задумывались о новом проекте Fly Street View?
Да, тарелки маленькие, плюс на скриншот они не попали, т.к. их использовалось совсем немного.
Технология 100% позволяет получить модель города, если у кого-то будет интерес к такой работе, то мы, конечно, готовы взяться и за такую задачу.
Глядишь, годика через два гугл и яндекс выкатят дроновую армию для снимания 3Д-моделей городов. Самое крутое, что это дело автоматизировать не сложно: полетели, обсняли что надо, вернулись на базу, переписали то, что обснято в общую базу данных, подзарядились — и снова полетели снимать 3Д-модель мира.
У гугла уже многие города (в США) отсняты в 3d. Технология вроде не такая как в посте, но тоже очень впечатляюще.
Не совсем. Там они просили «энтузиастов» и частично своими силами создавали 3д-модели зданий, а затем почти вручную накладывали текустуры со снимков со спутника. Поэтому, тот-же самый о.Манхэттен — здания в 3д-режиме выглядят довольно страшновато, т.к. качество текустур ужасное.
Вот-вот. Я тоже видел эти 3Д-модельки — явно не с помощью описанных в статье технологий делались, слишком страшненько… Кстати, а вот такой ещё вопрос, может знаете: google дронов для панорам пока не пробовал использовать?
Детальная 3D-карта собирается машинами Street View с лидарами (http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ru//pubs/archive/36899.pdf), этих данных много больше, чем вручную созданных моделей. Найдите в Maps город с более-менее свежим покрытием Street View и перейдите в 3D-режим, хорошо видно каждое дерево.
Глянул. Действительно, некоторая эволюция есть, но всё-таки выглядит это по-прежнему страшновато.

Улочка Нью-Йорка



Кстати вот полазил по картам — и о чём подумал… Это ведь если через какое-нибудь API получить доступ к моделям, можно компьютерные стратегии с целым земным шаром в качестве карты делать. Не всякие браузерки, а полноценные 3D RTS с возможностью строительства игровых зданий и юнитов в реальных городах. Заодно карты наполнятся более качественными моделями за счёт кооперации google с игровыми моделлерами. Получится такая себе open source модель мира.
«от каждой точки съёмки к выбранной точке проводятся директрисы, и их пересечение даёт искомое значение.»
Можно пояснить, как именно они строились? Полагаю, что относительный угол отсчитывался в зависимости от положения точна на кадре относительно центра, но вот откуда брали вектор, под которым смотрит камера? Сам дрон по GPS определялся и с какой погрешностью?
Это автоматизированный алгоритм программы.
Она обрабатывая фото, ищет одинаковые точки объекта. На основе найденных соответствий составляет и решает систему нелинейных уравнений, определяет параметры камеры (фокусное расстояние и т.д.) и положение/ориентацию камеры в моменты фотографирования каждого из снимков относительно одного из них.
Красиво, вот эта та самая тема, которую можно демонстрировать в разделах «IT делает нам приятно» :)

Если мне не изменяет память, то какая-то компания запускала проект визуализаций архитектурных памятников по фотографиям из публичных источников. Видел реконструкцию Колизея — забавно.

Да, для объектов культурного наследия данную технологию тоже применяют. Но сразу надо оговориться, что в нашем случае это не просто визуализация, а 3D модель фотографического качества. У модели можно померить размеры, объёмы, причём с хорошей точностью.
Мы тоже тарелки используем для съемки коптером, прибиваем их и сразу координируем с помощью Topcon GR5. Со стороны наверное забавно выглядят люди прибивающие тарелки к земле :)
Во сколько обошлась закупка ContexCapture, если не секрет?
Ведь стоимость системы это не только стоимость коптера. А ПО, я полагаю, примерно на порядок дороже будет.
При подготовке этих моделей использовалось ПО, которое было предоставлено вендором на тестирование. Но в целом цена на Context Capture зависит от конкретной конфигурации, которая подбирается индивидуально. А конфигурация зависит от того, какие задачи будут решаться. В целом, мы можем предложить разовые работы как услугу — здесь, фактически, ПО не покупается, поскольку расчёты ведутся на нашей ферме по модели SaaS.
Интересно, а можно в данное ПО подсунуть координаты фоток от GPS с сантиметровой точностью, чтоб тарелки не прибивать?
Существуют три варианта получения размеров объекта.

Первый, самый простой, — это загрузка фотографий с GPS позиционированием, таким образом, программа считывает центры фотографирования и мы получаем нашу модель без применения тарелок и ручных операций.

Второй способ реализуется путем создания на полученных фотографиях условной системы координат с реальными размерами (грубо говоря, длину, ширину и высоту), при этом необходимо нанесение вручную точек позиционирования.

Третий, самый сложный способ, требует с помощью тахеометра и тарелок создания контрольных точек на изображениях, их нужно вручную наносить на фотографии.
Очень интересует первый вараинт. Пробовали ли вы такую схему в действии?
А насколько хорошо эти продукты работают в облаках? Типа вместо расчета за ночь взять сотню spot-машин на амазоне и посчитать за час можно?
Для наших задач использовать зарубежные облачные сервера с графикой необходимости не было, но такое, безусловно, возможно, при наличии желания и средств
AutoCAD Civil 3D нормально переварит такой объём, просто грузить надо как облако, а не cogo-точки
хотя разредить тоже полезно
А еще ведь есть VisualSFM. Экспериментировал с ним как-то. Самый крутой вариант получился, что очевидно, с гранитной скульптурой. По облаку точек с помощью Meshlab удалось сделать модель миллиона на три полигонов.

Чего пока не понимаю, что по крайней мере VisualSFM не может переварить скриншоты из игровых движков, какое качество и разрешения не выставляй. Видимо мозг там много чего дополняет, а алгоритму ни за что не зацепиться.
Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.

Information

Founded
Location
Россия
Website
croc.ru
Employees
1,001–5,000 employees
Registered