Данные лазерного сканирования

ava
Акрополь-Гео


«Акрополь-Гео»

Современный подход к 3D моделям

 

Cовременные технологии позволяют создавать 3D-модели различными методами, каждый из которых имеет свои особенности применения, включая аэрофотосъёмку, фотограмметрию, а также лазерное сканирование (лидар).

 

Именно лазерное сканирование является одним из самых перспективных методов создания 3D-моделей. Данная технология использует лазеры для измерения расстояний до объектов и создания точных карт рельефа. Достоинства метода включают:

  • Очень высокую точность измерений
  • Скорость сбора данных
  • Независимость от освещения (лазерный луч работает одинаково хорошо днём и ночью)

 

Лазерное сканирование становится всё более востребованным из-за непревзойденной быстроты и точности получения результатов. Использование лазерного сканирования вместе с современными методами обработки облака точек, сокращает время построения трехмерных моделей объектов.



Метод наземного лазерного сканирования привлекает исследователей и разработчиков, что обусловлено его высокой точностью и способностью обеспечивать плотные данные о состоянии объектов.

 

Наземное лазерное сканирование (TLS) активно применяется для создания высокоточных 3D-моделей объектов, таких как здания, мосты, исторические памятники и природные ландшафты. Основные направления теоретических исследований в этой области связаны с разработкой новых алгоритмов обработки данных, повышением точности измерений и оптимизацией процессов сбора данных.

 

Ключевые аспекты TLS составляют:

  1. Улучшение точности. Развитие методов калибровки и коррекции ошибок, связанных с влиянием окружающей среды (температура, влажность), а также разработка новых математических моделей для повышения точности позиционирования сканера.
  2. Автоматизация обработки данных. Создание автоматизированных систем для фильтрации шумов, сегментации данных и классификации объектов необходимо для обработки значительного объема полученных данных.
  3. Интеграция с другими датчиками. Исследования направлены на комбинирование данных TLS с информацией, полученной от других сенсоров (например, GPS, инерциальных измерительных единиц), для повышения общей точности и надежности моделей.

 

Лазерное сканирование находится в стадии активного развития, и ее совершенствование направлено на решение следующих общих задач:

  • Повышение точности и детализации моделей
  • Уменьшение затрат времени и ресурсов на обработку данных
  • Автоматизация процессов сбора и анализа информации
  • Интеграция с другими технологиями (например, дополненной реальности) для расширения возможностей применения

 

Таким образом, метод продолжает оставаться актуальными и перспективными областями научных исследований, привлекая внимание не только инженеров и ученых, но и практиков, работающих в самых разных сферах.

 

Работа с данными лазерного сканирования

 

Работа с результатами включает несколько этапов, начиная от сбора данных и заканчивая их обработкой и анализом.

Первый шаг — это непосредственно проведение лазерного сканирования. Лазерные сканеры излучают импульсы света, которые отражаются от объектов и возвращаются к сканеру. Время прохождения светового импульса и его интенсивность фиксируются, что позволяет вычислить расстояние до объекта и получить информацию об его форме и структуре. После сбора данных проводится предварительная обработка, которая включает в себя фильтрацию, регистрацию и нормализацию данных.

 

Во время процедуры фильтрации удаляются шумы и аномальные значения, которые могут возникнуть из-за помех или неправильного отражения сигналов. При регистрации несколько результатов разных процедур объединяются в одно общее облако точек. Регистрация также включает в себя выравнивание и совмещение различных сканов. Нормализация подразумевает приведение всех данных к единому масштабу и системе координат.

 

Следующий важный этап — это сегментация и классификация облака точек. Сегментация подразумевает разделение облака точек на отдельные группы, каждая из которых соответствует определённому объекту или его части. Классификация — это присвоение каждому сегменту соответствующего класса (например, «стена», «окно» и т.д.).



Распознавание объектов по данным лазерного сканирования является действительно важным направлением в обработке данных, особенно учитывая рост количества и плотности собираемых данных. В современных системах лазерного сканирования используются различные методы для автоматической классификации и сегментации облаков точек. Эти методы становятся все более важными по мере увеличения разрешающей способности и дальности действия сканеров, что ведет к росту объема получаемых данных. Основные задачи, стоящие перед исследователями и разработчиками, заключаются в создании эффективных алгоритмов для автоматической сегментации и классификации данных. Эти процессы должны выполняться быстро и точно, чтобы минимизировать временные затраты и человеческие ресурсы, необходимые для ручной обработки.

 

Современные лазерные сканеры способны собирать огромные объемы данных, иногда достигающие миллионов точек на один объект. Это создает значительные трудности при последующей обработке данных вручную. Поэтому возникает потребность в автоматизации процессов сегментации и классификации, что позволит эффективно работать с большими объемами данных. Сегментация облака точек — это ключевой этап предварительной обработки данных, который заключается в разделении облака точек на отдельные группы (сегменты) с учетом определенных свойств, таких как кривизна, интенсивность отраженного сигнала и другие характеристики. Сегментированные группы обычно соответствуют различным частям исследуемых объектов, например, стенам, окнам, дверным проемам и другим элементам. После выполнения сегментации каждой группе присваивается определенный класс, что позволяет идентифицировать соответствующие объекты. Эта процедура называется семантической сегментацией и является важной частью процесса моделирования.

 

Для сегментации и классификации облаков точек применяются различные методы, такие как:

  1. Методы кластеризации. Алгоритмы, основанные на поиске схожих точек в пространстве, такие как k-средние, DBSCAN и другие.
  2. Машинное обучение. Использование нейронных сетей и других методов машинного обучения для автоматической классификации точек на основе обучающих выборок.
  3. Геометрический анализ. Анализ формы и структуры объектов для выделения отдельных частей.
  4. Гибридные методы. Комбинирование нескольких подходов для достижения наилучших результатов.

 

Автоматизация процессов сегментации и классификации играет ключевую роль в снижении временных затрат и увеличении эффективности обработки данных. Благодаря использованию современных технологий и алгоритмов, возможно значительно ускорить процесс анализа и моделирования объектов, что делает лазерное сканирование еще более привлекательным инструментом для широкого круга приложений. Таким образом, развитие методов обработки данных лазерного сканирования продолжает оставаться одной из важнейших задач в области геоинформатики и инженерии, обеспечивая высокую точность и эффективность при работе с большими объемами данных.

 

Результаты сегментации облака точек а сегодняшний день чаще всего проводятся с помощью автоматических методов:

  1. Метод Че и Ослен (Che & Oslen). Этот метод основан на подходе, использующем геометрическое разбиение пространства и ориентирован на выявление плоскостей и прямых линий в облаках точек, что делает его эффективным для сегментации архитектурных элементов, таких как стены, полы и потолки. Этот метод дает хорошие результаты при сегментации прямолинейных структур, но может давать погрешности при обработке криволинейных поверхностей.
  2. Метод Раббани (Rabbani). Раббани предложил метод, основанный на кластеризации и использовании нормалей точек. Этот метод направлен на поиск локально сгруппированных точек с похожими нормалями, что позволяет выделять сложные элементы, такие как карнизы, колонны и другие детали архитектуры. Он может быть эффективным для выявления мелких деталей, но требует значительных вычислительных ресурсов.
  3. Метод Ли, Ян и Тан (Li, Yang & Tan). Этот метод основан на комбинации геометрического анализа и статистических методов. Подобные подходы стремятся учитывать как форму, так и распределение точек в пространстве, что помогает находить границы между различными элементами сцены. Ожидаемые результаты могут включать хорошую сегментацию как крупных, так и мелких объектов, хотя возможны ошибки при наличии шума или сильно перекрывающихся объектов.
  4. Метод Кусак и Ирол (Kusak & Irol). Данный метод связан с использованием машинного обучения и отличается гибкостью и адаптивностью, позволяя классифицировать точки на основе сложных признаков, таких как текстура, цвет и форма.

Каждый из перечисленных методов имеет свои плюсы и минусы. Выбор подходящего метода зависит от особенностей поставленной задачи и нюансов объекта. Например, для архитектурных сооружений с большим количеством прямолинейных элементов лучше подойдут методы, основанные на геометрии, тогда как для сложных сцен с множеством мелких деталей предпочтительнее использовать методы, учитывающие нормали и статистические распределения.



После сегментации и классификации можно приступить к созданию 3D-моделей объектов. Это может включать построение полигональных сеток, создание CAD-моделей или других типов представления данных. Заключительным этапом является анализ и интерпретация полученных данных. Здесь могут использоваться различные инструменты и методики для оценки состояния объектов, обнаружения дефектов, планирования ремонтных работ и т.д.

 

Применение данных лазерного сканирования

 

Данные, полученные при лазерном сканировании, находят широкое применение в разных сферах:

  1. Архитектура и строительство: создание точных 3D-моделей зданий, мониторинг деформаций конструкций, планирование реконструкций.
  2. Топография и картография: построение цифровых моделей рельефа, создание топографических карт.
  3. Инженерия и производство: контроль качества изделий, обратная инженерия, проектирование.
  4. Научные исследования: изучение природных явлений, археологические раскопки, исследование исторических памятников.

 

Работа с данными, полученными при лазерном сканировании, требует комплексного подхода, включающего сбор, обработку, анализ и интерпретацию данных. Современные методы и технологии позволяют автоматизировать многие процессы, что существенно ускоряет и упрощает работу с большими объемами данных. Работы по оптимизации получения и обработки данных продолжаются и представляют интерес для специалистов самых различных отраслей строительства и промышленности.

 

Для консультации или заказа услуги нажмите кнопку «Оставить заявку» или свяжитесь с нами по телефону +7 (495) 649-22-40 или по email info@acropol-geo.ru