ТИМ Кредо 3D Скан

Системы мобильного лазерного сканирования, а также воздушные лазерные сканеры позволяют в кратчайшие сроки собирать огромные массивы информации о местности в виде облака точек. Ее преобразование в цифровую модель местности (ЦММ) инженерного назначения является трудоемкой рутинной задачей. Автоматизация этого процесса позволит существенно сократить временные затраты на обработку данных лазерного сканирования.

Задачи, решаемые в КРЕДО 3D СКАН

• загрузка облаков точек в различных форматах
• отображение облаков точек в трехмерном виде (3D) и на плоскости (2D)
• загрузка и отображение фотоизображения с привязкой в различных форматах совместно с облаком точек
• фильтрация «шума» в облаке точек
• классификация рельефа
• создание матриц высот по облакам точек
• адаптивное прореживание облака точек и построение цифровой модели рельефа (ЦМР)
• распознавание точечных и линейных объектов ситуации и создание по ним топографических объектов в трехмерном виде и на плоскости
• автоматический поиск линий электропередач (столбы и провода) по облаку точек с последующей интерактивной проверкой результатов
• автоматический поиск дорожных знаков по фотоизображениям с геопространственной привязкой с последующей локализацией положения знаков по облаку точек и интерактивной проверкой результатов
• распознавание по облаку точек объектов дорожной инфраструктуры: разметки, верхних бровок, столбов дорожных знаков, сигнальных столбиков
• создание растровых изображений по облакам точек, интерактивное распознавание линейных объектов по полученным растрам
• создание и редактирование топографических объектов для подготовки топографических планов при выполнении небольших проектов
• экспорт данных в удобных форматах для последующего создания ЦММ инженерного назначения

Подготовка исходных данных

Работа в программе начинается со сбора исходных данных. Информация по облаку точек может быть получена в различных форматах: текстовом (TХT) или в формате лазерного сканера (LAS). Кроме того, можно загружать фотоизображения с геопространственной привязкой на область, покрытую облаком точек. Фотоизображения можно просматривать в отдельном окне (окно фотоизображений полностью синхронизировано с камерой 3D-окна) или в режиме совмещенного просмотра в 3D-окне.

В программе КРЕДО 3D СКАН поддерживается работа с растровыми картами, планами, аэрофотоснимками в различных форматах (CRF, BMP, TIFF, JPEG, PNG, TMD и т. д.), с веб-картами картографических Интернет-сервисов Google Maps и Bing, а также с космическими снимками ресурса «Экспресс Космоснимки» (рис. 1).

Рис. 1 Работа с облаком точек, веб-картами, фотоматериалами в системе КРЕДО 3D СКАН.

Настройка проекта. Работа с облаком точек в трехмерном виде. Фильтрация облака точек

Перед импортом данных в программу КРЕДО 3D СКАН можно задать все настройки проекта в режиме одного окна. Доступна настройка параметров классификатора топографических объектов, выбор системы координат, выбор варианта отображения объектов на плоскости и единиц измерения. Также можно определить вид эллипсоида, датумы, систему полевого кодирования, т. е. изменять уже существующие, создавать новые, импортировать или экспортировать параметры в формате XML. Система координат необходима для работы с веб-картами и фотоизображениями с привязкой kml.

В программе есть возможность импортировать системы координат из базы данных EPSG, для удобства поиска объектов в базе реализован графический интерфейс (рис. 2).

Рис. 2 Поиск систем координат в базе данных EPSG.

После импорта облако точек отображается в двухмерном виде в 2D-окне, где на плоскости можно оценить загруженные данные. Для оценки профиля облака можно включить окно профиля. Окно отображает поперечный профиль от предварительно выбранной оси (рис. 3).

Рис. 3 Профиль по облаку.

Для полноты восприятия и удобства можно перейти к трехмерному виду в 3D-окне и продолжить работу (рис. 4). Перемещение в 3D-окне выполняется интерактивно по всем направлениям с помощью нажатия колесика, правой или левой клавиш мыши.

Рис. 4 Работа с облаком точек в 3D-окне.

Прежде чем переходить к созданию топографических объектов и распознаванию точечных, линейных и площадных объектов ситуации по имеющимся данным, можно осуществить фильтрацию загруженного облака точек. В процессе фильтрации уменьшается плотность точек в облаке, удаляются точки, которые являются «шумом» (пыль, движущиеся объекты, точки ниже рельефа и т. д.). При необходимости можно удалить часть облака точек или наоборот объединить несколько облаков точек в одно. Фильтры могут применяться как ко всему облаку, так и к выделенным его частям. При этом выделение можно выполнять как в 3D-окне, так и в окне План.

Создание и распознавание точечных и линейных объектов ситуации по облаку точек

Создание топографических объектов может выполняться вручную как в 2D, так и в 3D-окне. После выбора в облаке точек объекта ситуации открывается классификатор топографических объектов, в котором выбирается нужный объект. Затем он отображается и в 3D-окне, и в 2D-окне (на плоскости). Объекты, создаваемые в 2D при наличии заданной модели рельефа, получают отметки профиля из модели. В качестве модели рельефа может использоваться облако точек с отфильтрованными нерельефными точками, триангуляционная поверхность или матрица высот.

Для удобства работы в 3D-окне можно воспользоваться параллельно открытым окном с фотоизображением, т. е. загрузить привязанное фотоизображение на область, покрывающую облако точек (рис. 5).

Рис. 5 Окно 3D-вида и окно фотографий.

Поскольку фотоизображение имеет геопространственную привязку, облако точек в 3D-окне синхронизировано с ним, что позволяет быстро уточнить характеристики сложных объектов. Возможен как раздельный, так и совмещенный просмотр облака и фотоизображений.

В программе реализован ряд автоматических методов создания модели по облаку точек. Возможно автоматическое распознавание элементов дорожной инфраструктуры: разметки (по данным интенсивности), столбов дорожных знаков, сигнальных столбиков, верхних бровок. Для максимальной автоматизации процесса распознавания объектов возможен импорт траектории мобильного сканера и расчет по траектории приблизительного положения трассы автомобильной дороги (рис. 6).

Рис. 6 Распознавание элементов дорожной инфраструктуры.

ЛЭП так же могут быть распознаны в автоматическом режиме. На первом этапе осуществляется поиск всех столбов и интерактивная валидация результата, на втором – восстановление геометрии проводов. При этом можно получить, как и отдельные провода, так и всю линию одним линейным объектом (рис.7).

Рис. 7 Распознавание ЛЭП.

Система позволяет распознавать и классифицировать по ГОСТ Р 52290-2004 дорожные знаки. Поиск производится по фотоизображениям, полученным ходе сканирования с использованием каскадного детектора. Найденные области проходят классификацию нейронной сетью. Полученные таким образом положения дорожных знаков на фото используются для локализации плоскостей знаков по облаку точек. Весь процесс происходит в автоматическом режиме, по завершению запускается интерактив валидации результатов распознавания знаков с возможностью корректировки класса знака, его положения или добавления пропущенных знаков. Если при выполнении сканирования не было препятствий, создающих «тени» в облаке точек, а фотографирование производилось с частотой около 1 фото на 10 метров траектории, в автоматическом режиме может быть найдено до 100% дорожных знаков. В текущей версии программы распознаются все классы знаков, кроме указателей (5.23.1-5.26, 6.9.1 - 6.21.2) и табличек (8.1.1 - 8.24).

Рис. 8 Распознавание дорожных знаков.

Рис. 9 Распознавание дорожных знаков.

Распознавание объектов ситуации возможно, как в 3D-окне, так и в 2D-окне (рис. 10).

Рис. 10 Отображение в окне 2D распознанных топографических объектов.

Для работы в 2D-окне можно «разрезать» облако точек на слои, параллельные рельефу. В этих слоях отображаются линии пересечения слоя с объектами ситуации, например, со стеной дома или ограждением. Полученные таким образом слои можно преобразовать в растровые изображения. По растровым изображениям быстро и удобно в интерактивном режиме распознается геометрия линейных объектов. Созданные таким образом линейные объекты получают отметки узлов с модели рельефа, в результате формируются трехмерные линейные и площадные топографические объекты.

Преобразование облака точек в ЦМР

Программа позволяет в полуавтоматическом режиме создавать цифровую модель рельефа. Для этого необходимо выполнить несколько действий:

1. Выделить рельеф, указав параметры, подходящие для данного типа местности. В результате будет создано облако, содержащее точки, которые относятся только к рельефу местности. Программа позволяет выделять рельеф как на фотограмметрических облаках точек, так и на лазерных, эффективно обрабатываются ситуации с подрельефными точками шумов.
   
2. Создать матрицу высот по рельефному облаку точек, при необходимости ее интерполировать. Матрицы высот можно использовать в качестве эффективной модели рельефа или для оценки качества выделенного рельефа
3. Провести прореживание полученного облака точек в зависимости от требований к цифровой модели рельефа (максимальное расстояние между точками на плоских участках, минимальный отображаемый размер микроформ рельефа). В результате будет создано облако, содержащее число точек, сопоставимое с числом пикетов при инструментальной топографической съемке
4. Преобразовать точки прореженного облака в точки модели
5. По точкам модели построить поверхность и, при необходимости, настроить параметры (шаг горизонталей, подписи и т. п.)

При необходимости можно использовать точки, полученные традиционными видами съемок для анализа качества сканирования и выделения рельефа, корректировки модели. Точки могут быть проимпортированы в модель, при этом они будут отображаться как в окне План, так и в таблице Именованные точки и в 3D-окне. Совместный просмотр облака точек и импортированных точек съемки в 3D позволяет быстро и удобно оценить пригодность облака для моделирования рельефа.

Программа позволяет быстро и эффективно создавать структурные линии по бровкам. Для верхних бровок вдоль дороги при наличии четкой линии перегиба рельефа структурная линия может быть распознана автоматически. Так же возможно автоматическое распознавание бровок на уступах карьеров. Для остальных случаев программа предоставляет удобные инструменты, существенно повышающие скорость работы и качество результата при ручном создании структурных линий. Для четкой визуализации областей с уклоном можно рассчитать раскраску области по градиенту уклона. Матрица высот, созданная по облаку точек, позволяет четко увидеть особенности рельефа в 3D. А динамически перестраиваемый по положению курсора в 2D-окне профиль облака дает возможность при рисовании линий в плане точно позиционировать их в характерные места перегиба.

Создание чертежей, экспорт данных

Неотъемлемой частью работы на любом объекте является подготовка чертежей. Они могут потребоваться как в виде отчетных документов, так и для решения других задач. Выбирается область, покрываемая чертежом произвольной конфигурации или с заданным размером листа. После этого чертеж отправляется на печать или сохраняется в файле нужного формата.

Результаты обработки данных лазерного сканирования можно экспортировать в файлы следующих форматов: TXT, LAS, GDS (программа КРЕДО ДАТ), а также в MIF/MID или DXF.

Преимущества обработки данных лазерного сканирования в КРЕДО 3D СКАН

Программа КРЕДО 3D СКАН позволяет автоматизировать процесс обработки данных лазерного сканирования и создать ЦММ, предназначенную для решения различных прикладных инженерных задач.

Поскольку программа КРЕДО 3D СКАН входит в состав технологической линии геодезического направления комплекса КРЕДО, она обеспечивает максимальную производительность и качество конечной ЦММ за счет совместной обработки в единой информационной среде данных инженерно-геодезических изысканий, полученных различными методами, включая лазерное сканирование и топографическую съемку, с использованием растровых картографических материалов.