Temat: skaning - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Wpływ algorytmu przetwarzania chmury punktów na dokładność wyznaczenia wymiaru małych elementów
The influence of point cloud processing on the accuracy of determining a small element dimension
Autorzy:: Rak, M.
Woźniak, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/155232.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: chmura punktów
skaning
filtracja
point cloud
scanning
filtration
Opis:: Celem badań było wyznaczenie wpływu algorytmów przetwarzania chmury punktów na dokładność wyznaczenia wymiaru, na przykładzie danych pochodzących z pomiaru elementu o prostej geometrii i małym wymiarze. Dane zostały otrzymane z pomiarów przeprowadzonych na zasadzie triangulacji laserowej. Chmury punktów były poddawane przetwarzaniu różnego typu, a porównywanym parametrem był wymiar i odchyłka kształtu. Wykazano, iż stosowanie filtracji, a w szczególności tworzenie siatki trójkątów znacząco poprawia wygląd chmury. Jest to natomiast wyłącznie wizualizacja, która dodatkowo negatywnie wpływa na dokładność wyznaczenia wymiaru.
The aim of the study was to determine the effect of point cloud processing on the accuracy of determination of dimension. The experiment was conducted on an example of the data from a measurement of the element of small diameter and simple geometry – a ceramic ball. The data was obtained from the optical measuring method - laser triangulation. When measuring, the noise caused by properties of the measured surface or environmental conditions is generated. It should be filtered in order not to adversely affect the measurement result. Point clouds were processed in different ways: creating a mesh of triangles, and filtering with a median filter, and an average filter. The parameter taken into account in the analysis was the sphere radius and the sphericity error. Optical measuring methods are used mainly for large elements since they provide a large number of measuring points in a short period of time. This paper presents the problem which appears when small parts of simple geometry are for example a part of large free surfaces. It was shown that the use of filtration, in particular creation of the mesh of triangles, improved the appearance of clouds significantly in the case of a small element for which the ratio of noise to the measurement points is higher. However, it is only the visualization, which additionally affects the accuracy of dimension determination.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 5, 5; 406-409
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Gęstość chmury punktów pochodzącej z mobilnego skanowania laserowego
Density of point clouds in mobile laser scanning
Autorzy:: Warchoł, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/130766.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: mobilny skaning laserowy
chmura punktów
gęstość
mobile laser scanning
point clouds
density
Opis:: Dzięki intensywnemu rozwojowi technologia LiDAR (Light Detection And Ranging) jest w ostatnim czasie co raz bardziej popularną metodą pozyskiwania informacji przestrzennej. Rejestrowanie przestrzeni za pomocą skanerów laserowych zamontowanych na mobilnej platformie łączy w sobie szybkość pozyskiwania gęstej chmury punktów z dokładnościami centymetrowymi. Jest to więc bardzo skuteczne rozwiązanie do pozyskiwania informacji o obiektach wydłużonych (liniowych), a także ich otoczeniu. Wynikowa chmura punktów, aby mogła być wykorzystywana do poszczególnych zastosowań, musi spełniać określone parametry, zarówno dokładnościowe jak i jakościowe. Zwykle zamawiający określa wartości parametrów, które w projekcie należy uzyskać. O ile w kwestii parametrów dokładnościowych nie pojawiają się rozbieżności co do metodyki, o tyle w przypadku gęstości chmury punktów sytuacja nie jest jednoznaczna. Ze względu na specyfikę danych MLS (Mobile Laser Scanning), nie można tu zastosować bezpośrednio rozwiązań z ALS (Airborne Laser Scanning). Podawanie również gęstości chmury punktów jako ilorazu liczby punktów przez „płaskie” pole powierzchni powstające z rzutu granicy projektu na płaszczyznę, powoduje mylne wrażenie o gęstości chmury punktów na zeskanowanych obiektach. A właśnie gęstość chmury punktów na obiektach jest kluczowym kryterium w kwestii jej przydatności do dalszego przetwarzania i wykorzystania (np. możliwość rozpoznania obiektów na chmurze). W niniejszym artykule, na trzech polach testowych, zbadano trzy różne metody obliczania gęstości zbioru danych LiDAR dzieląc liczbę punktów: najpierw przez „płaskie” pole powierzchni, następnie przez „trójwymiarowe”, a kończąc na metodzie voxelowej. Najbardziej wiarygodną wydaje się być metoda voxelowa, która oprócz samych lokalnych wartości gęstości, przedstawia ich przestrzenny rozkład.
The LiDAR (Light Detection And Ranging) technology is becoming a more and more popular method to collect spatial information. The acquisition of 3D data by means of one or several laser scanners mounted on a mobile platform (car) could quickly provide large volumes of dense data with centimeter-level accuracy. This is, therefore, the ideal solution to obtain information about objects with elongated shapes (corridors), and their surroundings. Point clouds used by specific applications must fulfill certain quality criteria, such as quantitative and qualitative indicators (i.e. precision, accuracy, density, completeness).Usually, the client fixes some parameter values that must be achieved. In terms of the precision, this parameter is well described, whereas in the case of density point clouds the discussion is still open. Due to the specificities of the MLS (Mobile Laser Scanning), the solution from ALS (Airborne Laser Scanning) cannot be directly applied. Hence, the density of the final point clouds, calculated as the number of points divided by "flat" surface area, is inappropriate. We present in this article three different ways of determining and interpreting point cloud density on three different test fields. The first method divides the number of points by the "flat" area, the second by the "three-dimensional" area, and the last one refers to a voxel approach. The most reliable method seems to be the voxel method, which in addition to the local density values also presents their spatial distribution.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2015, 27; 149-161
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Wykorzystanie danych lotniczego skaningu laserowego w metodyce badawczej zespołów fortyfikacji nowszej w Polsce
Utilization of aerial laser scanning data in investigations of modern fortifications complexes in Poland
Autorzy:: Zawieska, D.
Ostrowski, W.
Antoszewski, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/129672.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: lotniczy skaning laserowy
fortyfikacja
chmura punktów
aerial laser scanning
fortification
point cloud
Opis:: Due to the turbulent history extremely reach and unique resources of military architectural objects (modern fortification complexes) are located in Poland. The paper presents results of analysis of utilization of aerial laser scanning data for identification and visualization of forts in Poland. A cloud of point from the ISOK Projects has been utilized for that purpose. Two types of areas are distinguished in this Project, covered by products of diversified standards: standards II - laser scanning of the increased density (12 points per sq.m.), standard I - laser scanning of the basic density (4 points per sq.m.). Investigations were carried out concerning the quality of geospatial data classification with respect to further topographic analysis of fortifications. These investigations were performed for four test sites, two test sites for each standard. Objects were selected in such a way that fortifications were characterized by the sufficient level of restoration and that at least one point located in forest and one point located in an open area could be located for each standard. The preliminary verification of the classification correctness was performed with the use of ArcGIS 10.1 software package, basing on the shaded Digital Elevation Model (DEM) and the Digital Fortification Model (DFM), an orthophotomap and the analysis of sections of the spatial cloud of points. Changes of classification of point clouds were introduced with the use of TerraSolid software package. Basing on the performed analysis two groups of errors of point cloud classification were detected. In the first group fragments of fortification facilities were classified with errors; in the case of the second group - entire elements of fortifications were classified with errors or they remained unclassified. The first type error, which occurs in the majority of cases, results in errors of 2÷4 meters in object locations and variations of elevations of those fragments of DFM, which achieve up to 14 m. At present, fortifications are partially or entirely covered with forests or invasive vegetation. Therefore, the influence of the land cover and the terrain slope on the DEM quality, obtained from Lidar data, should be considered in evaluation of the ISOK data potential for topographic investigations of fortifications. Investigations performed in the world proved that if the area is covered by dense, 70 year old forests, where forest clearance is not performed, this may result in double decrease of the created DTM. (comparing to the open area). In the summary it may be stressed that performed experimental works proved the high usefulness of ISOK laser scanning data for identification of forms of fortifications and for their visualization. As opposed to conventional information acquisition methods (field inventory together with historical documents), laser scanning data is the new generation of geospatial data. They create the possibility to develop the new technology, to be utilized in protection and inventory of military architectural objects in Poland.
Z uwagi na burzliwą historię, na obszarze Polski znajduje się niezwykle bogaty i unikatowy w swojej różnorodności zbiór obiektów architektury militarnej (zespołów fortyfikacji nowszej). Artykuł prezentuje wyniki analiz wykorzystania danych z lotniczego skaningu laserowego do identyfikacji i wizualizacji fortów w Polsce. W tym celu wykorzystano chmurę punktów dla standardu I i II z projektu ISOK (Informatyczny System Osłony Kraju). Przeprowadzono badania pod kątem jakości klasyfikacji geoprzestrzeniach danych w aspekcie późniejszych analiz topografii fortyfikacji. Badania przeprowadzono na czterech polach testowych, po dwa pola z każdego standardu. Obiekty dobrano tak by fortyfikacje cechowały się wystarczającym stopniem zachowania oraz żeby w każdym ze standardów, znalazł się przynajmniej jeden położony w lesie i jeden odkryty. Wstępną weryfikację poprawności klasyfikacji wykonano w programie ArcGIS 10.1 w oparciu o cieniowany Numeryczny Model Terenu (NMT) i Numeryczny Model Fortyfikacji (NMF), ortofotomapę oraz analizę przekrojów przestrzennej chmury punktów. Zmianę klasyfikacji chmur punktów przeprowadzono z wykorzystaniem oprogramowania TerraSolid. Na podstawie przeprowadzonych analiz wykryto dwie grupy błędów klasyfikacji chmury punktów. W pierwszej z nich błędnie sklasyfikowane są fragmenty urządzeń fortu, w drugiej błędnie sklasyfikowane lub nieklasyfikowane pozostają całe jego elementy. Najczęściej występujący z błędów pierwszego rodzaju powoduje błędy w lokalizacji rzędu 2÷4 m oraz kilku metrowe (max. do 14 m) różnice w wysokości tych fragmentów w NMF. Obecnie fortyfikacje pokryte są częściowo lub w całości lasami lub roślinnością inwazyjną. Dlatego też w ocenie potencjału danych z ISOK do celów badania topografii fortyfikacji, należy uwzględnić również wpływ pokrycia oraz nachylenie terenu na jakość NMT uzyskiwanego z LiDAR. Przeprowadzone eksperymenty wykazały dużą przydatność wykorzystania danych ze skaningu laserowego z projektu ISOK do identyfikacji form fortyfikacji oraz wizualizacji tych obiektów. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod pozyskiwania informacji (inwentaryzacje terenowe w zestawieniu z dokumentacją historyczną), dane ze skaningu laserowego stanowią nową generację danych geoprzestrzennych. Stwarzają możliwość opracowania nowej technologii wykorzystywanej w ochronie i inwentaryzacji architektury militarnej w Polsce.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, 25; 303-314
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Skaning laserowy jako technologia wielu zastosowań - pomiary geodezyjne na potrzeby architektów
Laser scanning as multi-use technology - geodetic measurements for the architecture purposes
Autorzy:: Błaszczak-Bąk, W.
Sobieraj-Żłobińska, A.
Szulwic, J.
Minkowska, E.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/372193.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: skaning laserowy
chmura punktów
wymiarowanie
wizualizacja
laser scanning
point cloud
dimensioning
visualization
Opis:: Skaning laserowy umożliwia pozyskanie chmury punktów, która może być opracowana i wykorzystana w różnych etapach inwestycji, od wykonywania prostych pomiarów na uzyskanym dzięki chmurze modelu lub na samej chmurze, po opracowywanie modeli cyfrowych zeskanowanych obiektów, ich wizualizacje i aranżacje wnętrz. W pracy przedstawiono możliwości zastosowania wyników naziemnego skanowania laserowego do opracowania projektu aranżacji wnętrza budynku o charakterze biurowym. Wymiarowanie obiektu zostało poprzedzone procesem wykrywania krawędzi i płaszczyzn w pozyskanych chmurach punktów. W ramach współpracy z architektem wykonany został projekt wnętrza.
Laser scanning makes it possible to acquire a point cloud, which can be developed and used in various stages of investment, e.g: by performing simple measurements on point cloud or on the model created on the basis of this point cloud, the development of digital models of scanned objects, their visualizations and interior design. The paper presents the applicability of the results of terrestrial laser scanning for the development of a project of interior design of the building as office buildings. Dimensioning object was preceded by a process of detecting edges and surfaces in the acquired point clouds. In cooperation with the architect the interior design was made.
Źródło:: Zeszyty Naukowe. Inżynieria Środowiska / Uniwersytet Zielonogórski; 2016, 164 (44); 73-83
1895-7323
Pojawia się w:: Zeszyty Naukowe. Inżynieria Środowiska / Uniwersytet Zielonogórski
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Sprawdzenie możliwości wykorzystania kontrolera Kinect jako skanera 3D do rejestracji kolorowych chmur punktów
Checking the possibilities of Kinect controller as a scanner for registration of color 3D point clouds
Autorzy:: Podlasiak, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/130286.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: skaning
światło strukturalne
kinect
chmura punktów
DTM
scanning
structured light
Kinect
cloud points
Opis:: Kontroler Kinect jest czujnikiem ruchu będącym urządzeniem wejściowym do konsoli gier XBOX (Microsoft®) pozwalającym na sterowane za pomocą gestów i poleceń słownych. Konstrukcja urządzenia zawiera dwie kamery (RGBi IR) oraz laserowy projektor podczerwieni. Procesor zawarty w urządzeniu na podstawie obrazu z kamery IR wyznacza „mapę głębokości” (640 x 480) w zakresie od 0.8 m do 5 m w czasie rzeczywistym (30 Hz). Niska cena urządzenia w porównaniu do jego możliwości sugeruje zastosowanie go jako odpowiednik skanerów laserowych 3D bliskiego zasięgu. W pracy przedstawiono szereg zagadnień związanych z pobieraniem informacji z urządzenia do komputera PC, generowaniem chmury punktów i jej kolorowaniem tzn. łączeniem obrazu z kamer RGB i IR. W czasie praktycznych prób okazało się, że format informacji jest nietypowy a dane dostarczane są ze zmienną dokładnością zależną od odległości od urządzenia. Konieczne stało się opracowanie własnych metod kalibracji sensora „głębokości” uwzględniających specyfikę działania urządzenia i cechy otrzymywanej chmury punktów. Istotnym problemem w kalibracji był brak możliwości wykonywania jej metodą klasyczną na „punktach” terenowych, które nie ulegały odwzorowaniu na mapie głębokości. Szereg problemów należało rozwiązać przy łączeniu obrazu „głębokościowego” z widzialnym ze względu na różne rozmieszczenie, rozdzielczość i pole widzenia obu kamer. W drugiej części pracy przedstawione zostanie metoda kalibracji i jej wyniki dla konkretnego egzemplarza czujnika Kinect oraz uzyskane dokładności. W celu sprawdzenia „jakości” uzyskanej chmury punktów przeprowadzono także porównanie wyników skaningu uzyskanych innymi bardziej profesjonalnymi urządzeniami. Uzyskane wyniki pozwalają na oszacowanie dokładności pomiaru rzędu kilku mm przy jednocześnie dużej nieciągłości pomiarów - mapa głębokości zawiera tylko około tysiąca różnych wartości.
The controller Kinect is a motion sensor which is an input device for the XBOX 360 game console (Microsoft ®) allows the controlled with gestures and verbal commands. Device has two cameras (RGB and IR) and IR laser projector. The processor included in the device based on IR camera image compute „depth map” (640 x 480) in the range from 0.8 m to 5 m in real time (30 Hz). The low price of the device compared to its features suggest its use as the equivalent of 3D laser scanners shipping. The paper presents a number of issues related to the collection of information from the device to a PC, point cloud generation and its coloring. During practical tests proved that the format is unusual information and data are provided with variable accuracy depending on the distance from the device. It became necessary to develop their own methods for sensor calibration „depth” specific to the operation and features of the obtained point cloud. A major problem in the calibration was not possible to exercise its classical way to „point” field, which may not yield a depth map projection. A number of problems had to be solved by combining depth image with visible due to the different distribution, resolution and field of view of both cameras. In the second part of the study will be presented calibration method and results for a specific copy of the Kinect sensor and the accuracy obtained. In order to check the „quality” of the resulting point cloud was carried out to compare the results of other more professional scanning methods. The obtained results allow us to estimate the accuracy of a few mm at the same time a large discontinuity measurements - depth map contains only about a thousand different values.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 289-300
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Segmentacja danych MLS z użyciem procedur Point Cloud Library
MLS data segmentation using Point Cloud Library procedures
Autorzy:: Grochowska, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/130244.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: segmentacja
Point Cloud Library
chmura punktów
RANSAC
mobilny skaning laserowy
segmentation
point cloud
mobile laser scanning
Opis:: Mobilny skaning laserowy jest dynamicznie rozwijającą się technologią pomiarową, która staje się coraz bardziej powszechna w zakresie pozyskiwania trójwymiarowej informacji przestrzennej. W artykule przedstawiono wstępne wyniki segmentacji danych pozyskanych techniką MLS. Dane użyte w niniejszej pracy pozyskano w ramach pomiaru inwentaryzacyjnego infrastruktury linii kolejowej na odcinku Warszawa Zachodnia – Rembertów. Pomiar chmury punktów zrealizowano za pomocą zespołu skanerów profilowych zainstalowanych na platformie kolejowej. Proces segmentacji wykonano przy zastosowaniu narzędzi programu ‘open source’ Point Cloud Library. Wykorzystano szablony biblioteki PCL, która zawiera algorytmy segmentacji do odrębnych klasterów. Algorytmy te są najlepiej dostosowane do przetwarzania chmury punktów, składającej się z określonej liczby izolowanych przestrzennie regionów. Szablon biblioteki wykonuje ekstrakcję klastra w oparciu o dopasowanie modelu poprzez metody konsensusu próbek dla różnych parametrycznych modeli (płaszczyzny, walce, kule, linie, itp.). Większość operacji matematycznych jest realizowana na podstawie biblioteki Eigen, zbioru szablonów algebry liniowej. W niniejszym referacie przedstawiono szereg zagadnień związanych z zastosowaniem oprogramowania PCL i jego możliwościami.
Mobile laser scanning is dynamically developing measurement technology, which is becoming increasingly widespread in acquiring three-dimensional spatial information. Continuous technical progress based on the use of new tools, technology development, and thus the use of existing resources in a better way, reveals new horizons of extensive use of MLS technology. Mobile laser scanning system is usually used for mapping linear objects, and in particular the inventory of roads, railways, bridges, shorelines, shafts, tunnels, and even geometrically complex urban spaces. The measurement is done from the perspective of use of the object, however, does not interfere with the possibilities of movement and work. This paper presents the initial results of the segmentation data acquired by the MLS. The data used in this work was obtained as part of an inventory measurement infrastructure railway line. Measurement of point clouds was carried out using a profile scanners installed on the railway platform. To process the data, the tools of ‘open source' Point Cloud Library was used. These tools allow to use templates of programming libraries. PCL is an open, independent project, operating on a large scale for processing 2D/3D image and point clouds. Software PCL is released under the terms of the BSD license (Berkeley Software Distribution License), which means it is a free for commercial and research use. The article presents a number of issues related to the use of this software and its capabilities. Segmentation data is based on applying the templates library pcl_segmentation, which contains the segmentation algorithms to separate clusters. These algorithms are best suited to the processing point clouds, consisting of a number of spatially isolated regions. Template library performs the extraction of the cluster based on the fit of the model by the consensus method samples for various parametric models (planes, cylinders, spheres, lines, etc.). Most of the mathematical operation is carried out on the basis of Eigen library, a set of templates for linear algebra.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, 25; 67-76
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Nowoczesne metody pomiarów mas ziemnych
Modern methods of earth mass volume determination
Autorzy:: Poręba, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/130402.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: objętość
pryzma
hałda
skaning laserowy
chmura punktów
RTK GPS
volume
stockpiles
slag heap
laser scanning
points cloud
Opis:: Realizacja pomiarów na terenie górniczym, gdzie inwentaryzacji podlegają hałdy, odkrywki lub inne produkty uboczne tej działalności pociąga za sobą konieczność stosowania wydajnych metod pozwalających na szybką rejestrację kształtu badanego obiektu. W niniejszej pracy przedstawiono trzy z wielu możliwych metod pomiarów kubaturowych tj. tachymetrię, RTK GPS oraz naziemny skaning laserowy. Uwagę skupiono przede wszystkim na dwóch ostatnich, które stanowią swoiste nowum. Ich charakterystyki dokonano w oparciu o pomiary przeprowadzone na terenie hałdy żużli hutniczych gromadzonych w podkrakowskim Pleszowie. Dla każdej z metod zarysowano zakres czynności pomiarowych, wykorzystany sprzęt mierniczy, a także programy komputerowe, które mogą posłużyć do opracowania danych. Kolejno starano się przeanalizować czasochłonność za równo prac terenowych jak i kameralnych, a następnie wskazać sensowność i celowość zastosowania każdej z technologii, ich największe zalety i wady. Przeprowadzone badania udowodniły, że przy pomiarze objętości zwałowisk mas ziemnych priorytetową czynnością jest odpowiednie rozmieszczenie pikiet w punktach charakterystycznych, a nie ilość tych punktów. Uzyskane objętości nie różniły się między sobą w znaczący sposób, co możliwe było do osiągnięcia głównie dzięki nieskomplikowanej morfologii inwentaryzowanej pryzmy. Potwierdziło to jednocześnie, iż każda z zastosowanych metod w zupełności spełnia wszelkie wymagania stawiane przez zagadnienie pomiarów kubaturowych. Zauważono, iż największe możliwości daje technologia GPS i naziemny skaning laserowy przy czym potencjał tej ostatniej wydaje się tu być wykorzystany tylko w ułamku.
Surveys conducted in a mining area, where elements to be subjected to surveying include mine waste dumps, strip pits, or other by-products of mining activities involve the necessity of application of efficient methods, which enable quick detection of shapes of surveyed structures. This paper presents three of the many possible methods of geodetic volume measurements: tachymetry, RTK GPS, and finally the terrestrial laser scanning technology. Main attention was focused on the last two methods, which are a sort of a novelty. Their characterization was based on measurements executed in a slag recycling facility in Pleszów near Kraków. For each of those methods, the scope of field works, measurement equipment involved, as well as computer software that can be applied to produce data were determined. Successively, efforts were made to analyse time consumption of both field and study works, and then to specify purposefulness and usefulness of each technology, and finally their biggest advantages and disadvantages. The executed surveys proved that in the determination of earth heap volumes it is the correct arrangement of measured points, which should have the highest priority. The actual number of points seems to be less important. The obtained volumes did not significantly differ from each other, which was possible to achieve mainly thanks to the simple morphology of the examined stockpile. This further confirmed that each of those methods met completely all requirements of industrial heap volume determination. It was noted that RTK GPS and laser scanning technologies offered the greatest potentials, and in addition, that the potential of the latter seems to be used here only in a fraction.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2009, 19; 351-361
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: A method for modeling selected elements of a building based on the data from terrestrial laser scanning
Metoda modelowania wybranych elementów budynku na podstawie danych z naziemnego skaningu laserowego
Autorzy:: Głowacka, A.
Pluta, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/100320.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
Tematy:: terrestrial laser scanning
point cloud
3D modeling
CityGML
naziemny skaning laserowy
chmura punktów
modelowanie 3D
Opis:: Latest reports in subject literature, both Polish and international, testify to significant needs for the application of 3D models of architectural objects. There are many methods of 3D modeling, including methods of automatic extraction from point cloud, mesh nets, and manual methods. Despite being highly time-consuming, the manual methods still provide the best accuracy of fitting the model into a point cloud, which suggests the possibility of their use for various purposes, including 3D visualization, and architectural inventory taking. This article presents the methods of manual 3D modeling of the teaching facilities at the University of Agriculture, using the features of MicroStation V8i. The paper discusses examples of modeling the various elements of a research facility, including architectural details, while giving the exact procedure, as well as pointing to major causes of possible errors. In addition, the paper presents various levels of detail within the 3D models, taking into account the requirements of the CityGML standard, published by the Open Geospatial Consortium.
Ostatnie doniesienia literatury zarówno krajowej jak i zagranicznej wskazują na duże potrzeby w zakresie wykorzystania modeli 3D obiektów architektonicznych. Istnieje wiele metod modelowania 3D, w tym metody automatycznej ekstrakcji z chmury punktów, siatek mesh lub metody manualne. Metody manualne, pomimo dużej czasochłonności, wciąż wykazują najlepszą dokładnością wpasowania modelu w chmurę punktów, przez co wskazuje się na możliwość ich wykorzystania dla różnych celów, w tym wizualizacji 3D, czy inwentaryzacji architektonicznej. Artykuł prezentuje metody manualnego modelowania 3D budynku dydaktycznego Uniwersytetu Rolniczego, przy wykorzystaniu funkcji programu Microstation v8i. W pracy omówiono przykłady modelowania różnych elementów obiektu badawczego, w tym także detali architektonicznych, podając dokładny sposób postępowania, a także wskazując na główne przyczyny błędów. Ponadto, w pracy zaprezentowano różne poziomy szczegółowości modelu 3D uwzględniając wymagania standardu CityGML opublikowanego przez Open Geospatial Consortium.
Źródło:: Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2016, 3; 49-56
2300-1496
Pojawia się w:: Geomatics, Landmanagement and Landscape
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Airborne laser scanning data for railway line survey
Wykorzystanie lotniczego skaningu laserowego do pomiaru torów kolejowych
Autorzy:: Pyka, T.
Borowiec, N.
Poręba, M.
Słota, M.
Kundzierewicz, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/155340.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: LIDAR
lotniczy skaning laserowy
wyrównanie szeregów
chmura punktów
płaszczyzna referencyjna
lidar
ALS
strip adjustment
point cloud
reference plane
Opis:: In this study there is verified the suitability of airborne laser scanning data for railway line survey with main focus on rail tracks geometry measurements. Analysis was performed on two separate point clouds with point density of 11 and 17 pts/m2 and flying height of 300 and 500 m, respectively. Surprisingly better results of rail selection were achieved for 500 m altitude scanning data. It was proved that for the purpose of the railhead identification, the point density of 11 pts/m2 is sufficient.
Celem przeprowadzonych badań było sprawdzenie przydatności lotniczego skaningu laserowego do pomiarów sytuacyjno-wysokościowych wzdłuż linii kolejowej, przy czym skupiono się na pomiarze niwelacyjnym torów kolejowych. Dla potrzeb badań na odcinku linii kolejowej Kraków-Tarnów wybrany został obszar testowy o długości ok 25 km. Wykonano dwie rejestracje lotniczym skanerem laserowym - z wysokości 300 m i 500 m, uzyskując dwie chmury punktów o gęstości 17 i 11 pkt /m2. Dla potrzeb wyrównania geometrycznego szeregów z możliwie najwyższą dokładnością pomierzono tachimetrycznie płaszczyzny referencyjne zmaterializowane w postaci dachów budynków. Dodatkowo wykonano terenowy pomiar kontrolny trzech odcinków, każdy o długości ok. 1 km. W zakresie możliwości detekcji i aproksymacji szyn z danych ALS (a pośrednio osi torów) badania przyniosły pozytywne rezultaty. Udowodniono, iż dla potrzeb identyfikacji i pomiaru wysokości główek szyn wystarczająca jest gęstość 11 pkt/m2. Podobnie jest z pomiarem takich danych jak szerokość międzytorzy, szerokości i długość peronów. Większa gęstość skaningu ułatwia identyfikację i lokalizację osi słupów trakcyjnych o konstrukcji ażurowej oraz jest korzystniejsza do badania skrajni kolejowej. Niemożliwe natomiast do identyfikacji, są obiekty małe i wąskie (tablice ostrzegawcze, wskaźniki, tarcze rozrządowe).
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 3, 3; 260-263
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Porównanie algorytmów RANSAC oraz rosnących płaszczyzn w procesie segmentacji danych lotniczego skaningu laserowego
Comparison of RANSAC and plane growing algorithms for airborne laser scanning data segmentation
Autorzy:: Jarząbek-Rychard, M.
Borkowski, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/130203.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: segmentacja
skaning laserowy
chmura punktów
RANSAC
rosnące płaszczyzny
modelowanie 3D
segmentation
laser scanning
point cloud
3D modeling
Opis:: W ostatnich latach, wraz z osiągnięciem zdolności operacyjnej i wzrostem dostępności lotniczego skanowania laserowego (LIDAR) nastąpiło również zwiększenie zainteresowania opracowaniami 3D tworzonymi na podstawie danych pozyskanych z wykorzystaniem tej techniki. Jednym z centralnych zagadnień modelowania geoinformacji na podstawie danych LIDAR jest modelowanie zabudowy. W modelowaniu tym główny nacisk kładzie się na automatyzację procesów. Dostępne oprogramowanie komercyjne charakteryzuje się bowiem znacznym poziomem interaktywności – tworzenie modelu wymaga dużego udziału operatora. W procesie trójwymiarowego modelowania zabudowy wyróżnia się na ogół cztery podstawowe etapy, przy czym kluczowym wydaje się etap polegający na segmentacji punktów należących do budynku. W procesie tym ze zbioru zawierającego zarówno punkty obarczone błędami przypadkowymi jak i grubymi wyodrębniane zostają podzbiory punktów reprezentujących (modelujących) poszczególne płaszczyzny. Wynika to z faktu, iż budynki formowane są najczęściej jako kombinacja płaszczyzn w przestrzeni 3D. W pracy przedstawiono analizę dwóch, najczęściej wykorzystywanych w celu segmentacji algorytmów: RANSAC i rosnących płaszczyzn, przy czym w tym ostatnim, wprowadzono modyfikacje, uwzględniające topologię w zbiorze danych. Podano podstawowe informacje dotyczące omawianych metod. Testy numeryczne wykonano z wykorzystaniem zarówno syntetycznych jak i rzeczywistych danych skaningu laserowego. W wyniku przeprowadzonych eksperymentów można stwierdzić, że algorytm RANSAC charakteryzuje się krótkim czasem wykonania segmentacji dla nieskomplikowanych modeli. Potrafi jednak łączyć ze sobą odrębne w rzeczywistości obiekty leżące w tej samej płaszczyźnie; dobrze nadaje się do segmentacji standardowych dachów, złożonych z małej liczby elementów. Algorytm rosnących płaszczyzn jest bardziej odpowiedni dla modeli o większym stopniu skomplikowania. Poprawnie rozdziela odrębne obiekty leżące w tej samej płaszczyźnie. Czas wykonania zależy głównie od liczby punktów w zbiorze – nie zależy od liczby wyodrębnianych płaszczyzn.
In recent years, the LIDAR technique has undergone fast development. The increasing access and operating ability caused a growing interest in 3D processing of data acquired by LIDAR. One of the main tasks of geo-information modeling is to create virtual city models. As the available commercial softwares require a high level of user interactivity, the crucial issue of modeling is its automation. There are four main steps that comprise virtual building extraction. One of them, building point cloud segmentation, appears to be the core part of the whole modeling process. Segmentation allows partitioning of a data set, that contains points biased by random and gross errors, into smaller sets which represent different planes. This arises from the fact, that buildings are formed by a combination of planes in 3D space. The paper presents an analysis of two algorithms that are most commonly applied to segmentation: RANSAC and plane growing. The latter is modified, taking into consideration topology between points. The essential information about both algorithms is presented. Numerical tests based on synthetic and real laser scanning data are executed. It is inferred from the experiments that the RANSAC algorithm features short time performance for simple models. However, at times it merges different objects lying in the same plane. The algorithm is suited well for segmentation of standard roofs that contain small number of elements. The plane growing algorithm is more suitable for more complicated models. It separates different objects situated in the same plane. Time performance depends mostly on the number of points within a data set; it is not affected by the number of identified planes.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2010, 21; 119-129
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Opracowanie i ocena skuteczności działania algorytmu segmentacji słupów trakcyjnych pomierzonych techniką mobilnego skaningu laserowego
Automatic extraction of tracion poles using mobile laser scanning data
Autorzy:: Pastucha, E.
Słota, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/131232.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: mobilny skaning laserowy
chmura punktów
detekcja obiektów
klasyfikacja
infrastruktura kolejowa
mobile laser scanning
point cloud
object detection
segmentation
railway infrastructure
Opis:: W artykule przedstawiono metodę detekcji kolejowych słupów trakcyjnych w oparciu o dane pochodzące ze skaningu laserowego. Głównymi założeniami podczas opracowywania algorytmu były uniwersalność metody, niezależność od parametrów definiowanych przez użytkownika oraz wysoki stopień automatyzacji. Z uwagi na objętość zbiorów danych ze skaningu laserowego i związanych z tym problemów z efektywnym przetwarzaniem chmur punktów, w proponowanym algorytmie obliczenia podzielono na dwa etapy. W etapie pierwszym wyznaczane są regiony, w których potencjalnie mogą występować słupy trakcyjne. Natomiast w etapie drugim weryfikowane jest położenie słupów w obszarach potencjalnych oraz wyszukiwane są punkty zarejestrowane na powierzchniach słupów. W celu uproszczenia obliczeń w pierwszym etapie analizowana jest różnica w gęstości punktów, znajdujących się bezpośrednio nad torami kolejowymi. W etapie drugim każdy z potencjalnych regionów analizowany jest indywidualnie. Po pierwsze wyznaczane są podzbiory punktów z wykorzystaniem kryterium wysokości. W podzbiorach w sposób iteracyjny odrzucane są punkty, których odległość do średniego położenia punktów w podzbiorze jest większa od przyjętej wielkości granicznej. W ten sposób usuwane są odbicia od obiektów znajdujących sie w sąsiedztwie słupów takich jak drzewa czy lampy, natomiast zachowywane są punkty należące do poszukiwanych słupów trakcyjnych. Przeprowadzone badania potwierdziły skuteczność opracowanego algorytmu. Proponowana metoda pozwoliła na detekcję wszystkich rodzajów słupów, znajdujących się w obszarze zainteresowania.
In the last few years in Poland the railway infrastructure modernization program was lounged. It requires fast and precise technique to acquire data sets. Mobile laser scanning could be implemented, however automatic modeling methods from point cloud data sets are not suitable for geometrically complex railway infrastructure equipment such as traction poles. The main object of this study is the development of automatic traction poles extraction algorithm from laser scanning data. The flexibility of the method and independence from user-defined parameters were the main algorithm objectives. Because of the laser scanning data volume, simple calculations on point cloud subsets should be used to assure processing efficiency. In this study the combination of density and distance analysis was used. Proposed algorithm has been divided into two stages. In the first step regions of interest are selected by analysis of density difference for points located directly above the railway tracks. The influence of point density bin size on the number of correctly classified region was tested. In the second stage, each of the potential regions is analyzed individually. Iterative method of rejecting points based on distance criteria was used to extract traction poles points. In the study the point cloud from mobile laser scanner with density of 700 points/m2 was used. The test area covers 1.5 km railroad section between Miechow and Slomniki in Poland and contains 26 traction poles. All traction poles within study area were detected. It was proved that by appropriate combination of density and distance analysis, accurate traction poles extraction is possible even in complex regions with many surrounding objects.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 267-278
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Assessing the accuracy of land-based mobile laser scanning data
Ocena dokładności danych pozyskanych przez mobilny system skanowania laserowego
Autorzy:: Poręba, M.
Goulette, F.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/386142.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:: accuracy
laser scanning
iterative closest point (ICP)
point cloud
reference data
dokładność
skaning laserowy
chmura punktów
iteracyjny najbliższy punkt (ICP)
dane referencyjne
Opis:: The quality of collected point cloud is an important matter to make possible their effective use. However, studies concerning the qualification of data obtained from mobile laser scanners are not numerous. For purposes of point clouds analysis, it is possible to define several criteria which provide information about their quality. A synthetic overview of the state of knowledge regarding accuracy assessment is presented in this paper. Afterwards, a methodology adapted to mobile mapping systems evaluation is proposed. The study was aimed to validate received data in terms of accuracy, rather than assess the individual components of the system. The evaluation was conducted in two ways. In the first one, it was achieved through integration with other data sources such as high resolution point clouds from static terrestrial laser scanning as a reference. As a result, an average distanceof 0.185 m in relation to the reference cloud was obtained. On the other hand, a classical Total Station survey of points on building fasade was made. Afterwards, length of various combinations of sections were compared with corresponding sections in mobile point cloud. Finally, assumptions made for both methodologies, their limitations and the experimental results obtained are briefly discussed.
W dobie rosnącej popularności mobilnych systemów skanujących MLS oczywista stała się potrzeba kwalifikacji pozyskiwanych przez nie danych. Mimo że dokładność chmur punktów ma istotne znaczenie z uwagi na możliwości ich późniejszego wykorzystania, to jednak dotychczas przeprowadzone badania nie są liczne. Artykuł w sposób syntetyczny przedstawia aktualny stan wiedzy w zakresie oceny dokładności danych lidarowych. W tym kontekście przeprowadzona została walidacja danych z mobilnego systemu skanowania laserowego LARA3D rozwijanego przez Ośrodek Robotyki w MINES ParisTech. Zadaniem była weryfikacja chmury punktów pod kątem jej dokładności, nie zaś ocena jakości danych zarejestrowanych przez poszczególne komponenty systemu. Analiza dokładności została przeprowadzona na dwa sposoby. W pierwszym podejściu jako dane referencyjne wykorzystano geodezyjne pomiary klasyczne szczegółów naturalnych występujących na fasadzie budynku. W drugiej metodzie chmura punktów porównana została z danymi referencyjnymi, które stanowiła wysokorozdzielcza chmura punktów pochodząca z naziemnego skaningu laserowego. Przeprowadzone badania pokazały, że prototyp LARA3D pozwala rejestrować dane o dokładności lepszej niż 0,3 m. Na podstawie uzyskanych wyników można stwierdzić iż wykorzystanie istniejących źródeł danych jako referencji zapewnia szybką i wiarygodną ocenę dokładności chmur punktów pochodzących z MLS.
Źródło:: Geomatics and Environmental Engineering; 2012, 6, 3; 73-81
1898-1135
Pojawia się w:: Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Digitalization of historic buildings using modern technologies and tools
Digitalizacja obiektów zabytkowych z wykorzystaniem nowoczesnych technologii i narzędzi
Autorzy:: Prokop, Anna
Nazarko, Piotr
Ziemiański, Leonard
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1955964.pdf
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:: digitalization of heritage buildings
laser scanning
Historical Building Information Modelling
point cloud
3D modeling
digitalizacja obiektów zabytkowych
skaning laserowy
chmura punktów
modelowanie 3D
Opis:: The aim of the paper is to present some experiences of using modern technologies to historical buildings digitalization. The emphasis is placed on the possibilities of spatial data collecting, as well as on subsequent 3D modelling. The paper describes the proposed survey techniques which are based on the Terrestrial Laser Scanning and photogrammetry. The authors obtained the point cloud by using the laser scanner Faro Focus 3D and dedicated software to combine scans (target based and cloud to cloud methods). The paper also provides an introduction to issues related to a method of building structure modelling based on a point cloud. The authors proposed some computer software tools that could improve work with a point cloud and the modelling process. The resulting 3D model could be both a source of information about historical building and a sufficient base to create computational model with spatial finite elements. The subject of the case study is the St. Hubert Chapel located in Rzeszów (Poland) and built in the middle of the 18th century under the patronage of the Lubomirski family. This rococo chapel is one of the most valuable architectural monuments in the region. Historical Building Information Model (HBIM) could be helpful in analysis, visualisations and conservation practice of this precious monument. Diagnosing the current object state and assessing its technical condition could be the purpose of creating a computational FEM model.
Celem artykułu jest przedstawienie doświadczeń związanych z wykorzystaniem nowoczesnych technologii do digitalizacji obiektów zabytkowych. Zwrócono uwagę na możliwości pozyskiwania danych przestrzennych, a także na późniejsze modelowanie 3D. W artykule opisano proponowane techniki pomiarowe oparte na naziemnym skaningu laserowym i fotogrametrii. Autorzy uzyskali chmurę punktów wykorzystując skaner laserowy Faro Focus 3D oraz dedykowane oprogramowanie do łączenia skanów (metodą opartą na punktach referencyjnych oraz dopasowaniu chmura do chmury). Artykuł stanowi również wprowadzenie do zagadnień związanych z modelowaniem konstrukcji budynku w oparciu o chmurę punktów. Autorzy zaproponowali kilka narzędzi w postaci oprogramowania komputerowego, które mogłyby usprawnić pracę z chmurą punktów i proces modelowania. Powstały model 3D może być zarówno źródłem informacji o zabytkowym budynku, jak i wystarczającą bazą do stworzenia modelu obliczeniowego z elementami skończonymi. Przedmiotem badań jest kaplica św. Huberta zlokalizowana w Rzeszowie (Polska), zbudowana w połowie XVIII wieku pod patronatem rodu Lubomirskich. Kaplica w stylu rokoko jest jednym z cenniejszych zabytków architektury w regionie. Historical Building Information Model (HBIM) może być pomocny w analizie, wizualizacji i praktyce konserwatorskiej tego cennego zabytku. Celem stworzenia modelu obliczeniowego MES może być zdiagnozowanie aktualnego stanu obiektu i ocena jego stanu technicznego.
Źródło:: Budownictwo i Architektura; 2021, 20, 2; 83-94
1899-0665
Pojawia się w:: Budownictwo i Architektura
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Digitalization of historic buildings using modern technologies and tools
Digitalizacja obiektów zabytkowych z wykorzystaniem nowoczesnych technologii i narzędzi
Autorzy:: Prokop, Anna
Nazarko, Piotr
Ziemiański, Leonard
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1955955.pdf
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:: digitalization of heritage buildings
laser scanning
Historical Building Information Modelling
point cloud
3D modeling
digitalizacja obiektów zabytkowych
skaning laserowy
chmura punktów
modelowanie 3D
Opis:: The aim of the paper is to present some experiences of using modern technologies to historical buildings digitalization. The emphasis is placed on the possibilities of spatial data collecting, as well as on subsequent 3D modelling. The paper describes the proposed survey techniques which are based on the Terrestrial Laser Scanning and photogrammetry. The authors obtained the point cloud by using the laser scanner Faro Focus 3D and dedicated software to combine scans (target based and cloud to cloud methods). The paper also provides an introduction to issues related to a method of building structure modelling based on a point cloud. The authors proposed some computer software tools that could improve work with a point cloud and the modelling process. The resulting 3D model could be both a source of information about historical building and a sufficient base to create computational model with spatial finite elements. The subject of the case study is the St. Hubert Chapel located in Rzeszów (Poland) and built in the middle of the 18th century under the patronage of the Lubomirski family. This rococo chapel is one of the most valuable architectural monuments in the region. Historical Building Information Model (HBIM) could be helpful in analysis, visualisations and conservation practice of this precious monument. Diagnosing the current object state and assessing its technical condition could be the purpose of creating a computational FEM model.
Celem artykułu jest przedstawienie doświadczeń związanych z wykorzystaniem nowoczesnych technologii do digitalizacji obiektów zabytkowych. Zwrócono uwagę na możliwości pozyskiwania danych przestrzennych, a także na późniejsze modelowanie 3D. W artykule opisano proponowane techniki pomiarowe oparte na naziemnym skaningu laserowym i fotogrametrii. Autorzy uzyskali chmurę punktów wykorzystując skaner laserowy Faro Focus 3D oraz dedykowane oprogramowanie do łączenia skanów (metodą opartą na punktach referencyjnych oraz dopasowaniu chmura do chmury). Artykuł stanowi również wprowadzenie do zagadnień związanych z modelowaniem konstrukcji budynku w oparciu o chmurę punktów. Autorzy zaproponowali kilka narzędzi w postaci oprogramowania komputerowego, które mogłyby usprawnić pracę z chmurą punktów i proces modelowania. Powstały model 3D może być zarówno źródłem informacji o zabytkowym budynku, jak i wystarczającą bazą do stworzenia modelu obliczeniowego z elementami skończonymi. Przedmiotem badań jest kaplica św. Huberta zlokalizowana w Rzeszowie (Polska), zbudowana w połowie XVIII wieku pod patronatem rodu Lubomirskich. Kaplica w stylu rokoko jest jednym z cenniejszych zabytków architektury w regionie. Historical Building Information Model (HBIM) może być pomocny w analizie, wizualizacji i praktyce konserwatorskiej tego cennego zabytku. Celem stworzenia modelu obliczeniowego MES może być zdiagnozowanie aktualnego stanu obiektu i ocena jego stanu technicznego.
Źródło:: Budownictwo i Architektura; 2021, 20, 2; 83-94
1899-0665
Pojawia się w:: Budownictwo i Architektura
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Określenie wpływu jakości atrybutu RGB powiązanego z danymi naziemnego skaningu laserowego na proces segmentacji
Determination of the impact of RGB points cloud attribute quality on color-based segmentation process
Autorzy:: Kraszewski, B.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/210672.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:: naziemny skaning laserowy
segmentacja
RGB
metoda rosnących regionów
zdjęcia cyfrowe
chmura punktów
terrestrial laser scanning
color-based segmentation
RGB attribute
region growing method
digital images
points cloud
Opis:: W artykule zostały przedstawione wyniki badań wpływu jakości radiometrycznej atrybutu RGB chmury punktów z naziemnego skaningu laserowego na proces jej segmentacji. W badaniach wykorzystano chmurę punktów ze skanera FARO Photon 120 o rozdzielczości 5 mm, opisującą fragment pomieszczenia biurowego, oraz cyfrowe zdjęcia barwne wykonane różnymi aparatami cyfrowymi. Zdjęcia zrobiono lustrzanką cyfrową Nikon D3X, lustrzanką Canon D200 zintegrowaną ze skanerem laserowym, aparatem kompaktowym Panasonic TZ-30 oraz aparatem cyfrowym w telefonie komórkowym Samsung. Informację barwną ze zdjęć cyfrowych powiązano z chmurą punktów w oprogramowaniu Faro SCENE. Segmentację danych testowych po atrybucie RGB wykonano w opracowanej autorskiej aplikacji „RGB Segmentation”. Aplikacja bazowała na ogólnodostępnych bibliotekach Point Cloud Library (PCL). Umożliwiała wyodrębnienie ze źródłowej chmury punktów podzbiorów spełniających założone kryteria segmentacji z wykorzystaniem metody rosnących regionów. Wykorzystując opracowaną aplikację, wykonano segmentację czterech testowych chmur punktów zawierających atrybuty RGB z różnych źródeł. Ocena procesu segmentacji została przeprowadzona na podstawie porównania podzbiorów uzyskanych przy wykorzystaniu wspomnianej aplikacji i pogrupowanych manualnie przez operatora. Porównaniu podlegały: liczba uzyskanych segmentów, liczba poprawnie zidentyfikowanych obiektów oraz procent właściwie posegmentowanych punktów. Największy procent poprawnie posegmentowanych punktów i największą liczbę zidentyfikowanych obiektów uzyskano przy zastosowaniu danych skanerowych z atrybutem RGB ze zdjęć wykonanych Nikonem D3X. Na podstawie badań stwierdzono również, że jakość atrybutu RGB chmury punktów wpływa tylko na liczbę zidentyfikowanych obiektów. Wynik procesu segmentacji zbioru punktów skaningu laserowego nie jest funkcją obrazu RGB powiązanego z tym zbiorem.
The article presents the results of research on the effect that radiometric quality of point cloud RGB attributes have on color-based segmentation. In the research, a point cloud with a resolution of 5 mm, received from FARO Photon 120 scanner, described the fragment of an office’s room and color images were taken by various digital cameras. The images were acquired by SLR Nikon D3X, and SLR Canon D200 integrated with the laser scanner, compact camera Panasonic TZ-30 and a mobile phone digital camera. Color information from images was spatially related to point cloud in FARO Scene software. The color-based segmentation of testing data was performed with the use of a developed application named “RGB Segmentation”. The application was based on public Point Cloud Libraries (PCL) and allowed to extract subsets of points fulfilling the criteria of segmentation from the source point cloud using region growing method. Using the developed application, the segmentation of four tested point clouds containing different RGB attributes from various images was performed. Evaluation of segmentation process was performed based on comparison of segments acquired using the developed application and extracted manually by an operator. The following items were compared: the number of obtained segments, the number of correctly identified objects and the correctness of segmentation process. The best correctness of segmentation and most identified objects were obtained using the data with RGB attribute from Nikon D3X images. Based on the results it was found that quality of RGB attributes of point cloud had impact only on the number of identified objects. In case of correctness of the segmentation, as well as its error no apparent relationship between the quality of color information and the result of the process was found.
Źródło:: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2015, 64, 2; 111-121
1234-5865
Pojawia się w:: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "skaning" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język