Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "chmury punktów" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Modeling BIM objects from point clouds. Examples
Modelowanie obiektów BIM z chmur punktów. Przykłady
Autorzy:
Kotarska-Lewandowska, Bożena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/119201.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geometrii i Grafiki Inżynierskiej
Tematy:
laser scanning
point clouds
3D modeling
BIM
skanowanie laserowe
chmury punktów
modelowanie 3d
Opis:
The article presents several ways to obtain BIM (Building Information Modeling) models from point clouds using standard commands in Revit 2018. In Revit geometric forms are possible to obtain in project, family or conceptual environments. Efficient modeling requires knowledge of methods of creating families and components in these environments and ways to combine them. Modeling methods with system and loadable families are presented, however, the main part of the article is modeling of individual forms as In-Place Model, or Conceptual Mass. Drawing model lines on the work plane is facilitated due to a snapping feature in Revit. Point clouds must be limited to allow observation near the work plane. Cloud modeling is labor intensive, therefore knowledge of various techniques is particularly important. In creating reusable BIM objects adding parameterization to already created models has a positive effect on the efficiency of the entire process. Making models from point clouds, even at the initial stage, requires good knowledge of the software, but spatial imagination and knowledge of spatial relations gained from descriptive geometry classes become an asset. Modeling from point clouds can be an interesting alternative to other courses for future engineers in the building sector.
W artykule przedstawiono kilka sposobów uzyskania modeli BIM z chmury punktów za pomocą standardowych poleceń programu Revit 2018. Zaproponowany zestaw przykładów modelowania z chmur punktów może być ciekawą alternatywą na kursach dla przyszłych inżynierów w sektorze budownictwa. Revit jest rozbudowanym programem, w którym modelowanie form geometrycznych jest możliwe w trzech środowiskach: projektu, rodziny, bryły koncepcyjnej. W sprawnym modelowaniu potrzebna jest wiedza do jakich przypadków wykorzystywać te środowiska, jak w nich działać i je łączyć. W budowaniu modelu BIM obiektu budowlanego z chmury punktów dla elementów nadrzędnych wykorzystuje się rodziny systemowe (ang. System families) takie jak ściany, stropy, dachy. Natomiast modelowanie w środowisku rodzin jest w pewien sposób ograniczone ponieważ w programie Revit 2018 nie jest możliwe bezpośrednie wczytanie chmur do rodzin. Dlatego w modelowaniu rodzin wczytywalnych (ang. Loadable families) takich jak np. okna, trzeba przenieść linie charakterystyczne budowanej formy geometrycznej obiektu z chmury punktów widocznej w projekcie do środowiska rodziny. Jak opisano w artykule zapewnia to eksport linii modelu do formatu dwg, a następnie wczytanie pliku w nowej rodzinie. Trzeba jednak stwierdzić, że ta pośrednia metoda zmniejsza efektywność modelowania tego typu elementów. Chmury punktów stanowią reprezentację rzeczywistego obiektu, często o nietypowych kształtach, zdeformowanego, nieidealnego. Powoduje to konieczność utworzenia unikatowych, indywidualnych form. Sposobem na ich uzyskanie jest model lokalny (ang. Model In-Place). Jest on tworzony w projekcie, a zatem w bezpośrednim sąsiedztwie chmury punktów. W artykule opisano metodę tworzenia z modelu lokalnego rodzin i ich parametryzację, która powoduje, ze określone wymiary obiektu są edytowalne. Taki zabieg tworzy możliwość wielokrotnego wykorzystania raz utworzonego modelu i jego modyfikacji wewnątrz projektu, ale również w innych projektach. Z kolei bardziej złożone geometrie wynikające z układu punktów w chmurze mogą być utworzone jako lokalna bryła koncepcyjna (ang. In-Place Mass). Ponieważ bryła ta jest tworzona w środowisku projektu można bezpośrednio dowiązywać się do punków w chmurze. Sposób modelowania i środowisko bryły koncepcyjnej jest odmienne od modelu lokalnego i może dawać dużo większą dowolność form. Początkowo utworzone obiekty lokalnej bryły koncepcyjnej mogą być dalej zmieniane poprzez dodawanie krawędzi i przekrojów oraz modyfikacje więzów. W efekcie końcowym powstają złożone powierzchnie tzw. free form. Fragmenty tych powierzchni mogą być następnie przekształcane w elementy strukturalne budynku, takie jak dach, ściana, strop. Ponieważ modelowanie w chmurach jest pracochłonne dlatego szczególnego znaczenia nabiera znajomość różnych podejść do modelowania a także dodawanie parametryzacji do już utworzonych modeli, co wpływa dodatnio na efektywność całego procesu. Wykonanie modeli z chmur punktów nawet na początkowym poziomie wymaga dobrej znajomości programu, ale dodatkowo niezbędna staje się wiedza w zakresie budowania form i współzależności relacji przestrzennych wyniesiona z zajęć geometrii wykreślnej oraz wyćwiczona na tych zajęciach wyobraźnia przestrzenna.
Źródło:
Journal Biuletyn of Polish Society for Geometry and Engineering Graphics; 2019, 32; 55-64
1644-9363
Pojawia się w:
Journal Biuletyn of Polish Society for Geometry and Engineering Graphics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Teksturowanie modeli obiektów o złożonej geometrii na podstawie danych z naziemnego skaningu laserowego
Complex objects texturing based on terrestrial laser scanner data
Autorzy:
Kolecki, J.
Słota, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130068.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
naziemny skaning laserowy
przetwarzanie chmury punktów
modelowanie 3D
inwentaryzacja
teksturowanie
terrestrial laser scanning
point cloud processing
3D modeling
stocktaking
texture mapping
Opis:
Obrazy pozyskane podczas rejestrowanej w trakcie skanowania laserowego chmury punktów pozwalają na tworzenie tekstur modelowanego obiektu, co zwiększa jego zawartość informacyjną. Generowanie tekstur bezpośrednio z pozyskanych obrazów wymaga znajomości parametrów odwzorowania, w którym powstaje zdjęcie. Jednak także informacja o kolorze zapisana jako atrybuty punktów chmury może być wykorzystana do tworzenia tekstur modelowanego obiektu. W takim przypadku chmura punktów może pośredniczyć w tworzeniu obrazów tekstur a cały proces teksturowania odbywa się bez bezpośredniego udziału zdjęć. Celem niniejszych badań było opracowanie metody teksturowania modeli obiektów o złożonej geometrii na podstawie kolorowej chmury punktów pochodzącej z naziemnego skaningu laserowego. Wynikiem pracy jest autorski program do tworzenia tekstur, bezpośrednio w oparciu o kolory RGB chmury punktów. Danymi wejściowymi do programu są chmury punktów w formacie tekstowym oraz obiekty 3D w formacie VRML. W celu przyspieszenia obliczeń w pierwszym kroku wykonywana jest automatyczna segmentacja chmur punktów. Następnie pozyskiwana jest informacja o geometrii płaszczyzn obiektu na podstawie pliku VRML. W efekcie analiz przestrzennych pomiędzy położeniem pikseli na teksturowanych płaszczyznach i chmurą punktów, pozyskiwane są informacje o kolorze pikseli oraz tworzone są tekstury obiektu. Uzyskane wyniki pokazują, że tworzone w ramach prac testowych tekstury mogą posiadać artefakty, będące efektem niedopasowania radiometrycznego zdjęć pozyskiwanych z różnych stanowisk skanowania.
Images taken during point cloud acquisition using laser scanning can be subsequently utilized for generating textures of 3D models. As a result the final amount of information associated with produced model is increased. Automatic texture generation using captured images directly, demands the knowledge about parameters describing image projection. However using the information about color stored as point cloud attributes allows texture generation without using the images directly. The addressed researches aim to develop a method of model texturing. As the final result a simple GUI application has been created in C++. Point clouds in text format and VRML models are used as the input data. In order to speed up the calculation process, in the first step the automatic segmentation of the point clouds is performed. Secondly the information about the object surfaces is obtained based on VRML file and then textures are defined. After performing spatial analysis between pixels position on textured surfaces and point cloud, the pixels color information is computed and texture images are generated. The results show that the test objects textures may be affected by noise resulting from radiometric discrepancies between images acquired from different standpoints.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 145-154
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies