在接下来的有关在ArcGIS Platform中构建数字孪生的博客中, 我们 l看 提取 建筑的 detail 和 来自的资产 我们使用 d隆和一个 l扫描仪。
错过了该系列的前几期吗?查看 Part 1, 第2部分, 第三部分 Part 4 和 Part 5 第一。
介绍
在我AST 博客 我们 描述了我们如何 被创造 基本的, but very usable, 3D 模型的 我们的办公室 使用点云作为参考. 我们伦敦办事处的代表很好, 但是建筑 详情 在我们利兹办公室 特征 很大程度上丢失了 –不过,您仍然可以欣赏烟囱式的乳房和高高的天花板!
在此博客中,我们介绍了各种 (mainly 实验性的) 我们拥有的技术 发展到 尝试 capture 的 更好的细节. 显然,我们有要引用的点云,但它有一些局限性,并且理想情况下,我们希望创建可以与属性相关联的特定功能的模型。
我们尝试了多种其他软件 包装以寻找合适的东西 (such 如 云比较 –该链接描述了该产品并提供了替代品列表),但是 我们没有发现任何东西 我们设法 得到 良好的(或在某些情况下,任何)结果 – 这可能, of course, say more about 我们的局限性 than 的 software的! I无论如何, 我们最初的目标是在ArcGIS Platform中进行尽可能多的处理,这就是我们所做的…
选择一些 targets
首先我们 defined a few 目标目标 至 see how 有效地我们 可以 抓住他们 –牢记 primary reason 对于 doing this 原为 至 定义对象状态的基准,这可能 然后 用于保险和/要么 保护目的。
如果是 Listed Buildings, 例如我们的利兹办公室, t他的 推理 可以 be 扩展的 说你 可以 限制 捕获 到 项目 经验值合法地 noted 在 的 历史英格兰上市条目– e.g. the 模压天花板檐口下方有老鼠眼装饰的深模压fr条 –这至少会限制工作量, 并且 提供 该博客的一些结构.
所以, we selected 一些 要看的目标, and 我们 dealt with 的m in 我们的 初始 的感知顺序 复杂:
- 酒窖天花板(不在清单上, 但有用的起点)
- 图书馆天花板
- 外观 p旋转雕刻的头像
酒窖天花板
的地窖里有多个房间。 我们将重点关注的两个都是砖砌拱形天花板.
画一些线
找不到内置工具(扰流板:有一个)我们挠头尝试了各种方法 – 一个应该更好地工作的人 涉及数字化 相交 使用点云将顶点捕捉到的3D线: 当时的想法是我们可以 从生成3D多边形 线。 Sadly, 这是执行 乏味的 实际上非常具有挑战性,因为它要抓住的点通常会落后于您要达到的目标之一,因此漆黑的线条。 它也没有吸引人 方便的解决方案,所以我们继续 –但是,如您所见, 我们后来又回到了这个概念。
如有疑问,将其网格化
由于我们有 大量 使用栅格数据集的经验,我们认为 创造 raster surfaces 来自 点云,然后我们可以将其转换为向量 or meshes. 我们 编写了一些Python工具,使我们可以从点云中切出数据,因此我们使用这些工具提取了 点云的天花板。
然后,我们创建了一个工具,可以在 通过点云我们所需的分辨率 和 我们 used thinning 根据分辨率 减少数据量。的 产生于 跑步 这个工具 1cm分辨率 如下所示,插图显示了一些细节。 Ť他脊(或槽,取决于您的观点)是u华丽的 光虽然 更感兴趣 也许 是 可以从插图底部看出来的单个砖块。
我们对这个结果感到非常满意 如 它准确地捕获了天花板的形状,并保留了相当数量的 精细的细节。我们改进了脚本以内插 来自输入点云的颜色和强度信息,这样我们就可以设置样式 使用这些的多边形(使用Arcade表达式 –有关更多详细信息,请参见下文)。
尽管有一个问题-输出 要素类很大 – 如 在 我们 需要更好的显卡 large – 我在装有2Gb Nvidia Quadro M620的笔记本电脑上进行此操作;可悲的是 高端图形工作站在受限的情况下都超出了界限 (并且非常安全,他很快说) 办公室。 不错,虽然 这很干净 这不是 会像 主流方法 – 一世。e. 可以产生可用于 普通计算机–但是 将满足我们获取基准的特定要求.
内建工具
正如我们在上文中提到的那样,实际上有一个3D Analyst工具称为 LAS建筑多面体 可以选择做一些类似于 我们正在努力实现的目标. 使用提取的天花板 我们创建了一个 具有正确的多修补程序 ceiling curvature –以下屏幕截图以绿色显示了多补丁,为清楚起见,偏移了 from 的 点云,用高程表示:
钍结果是没 不好–显然边缘有一些噪音, 但, 通过指定壁高作为输入参数,我们得到了整个房间m作为单个对象,即 令人印象深刻.
图书馆天花板
将LAS建筑多面体工具应用于图书馆,我们oa有趣的结果–再次,我们有一个完整的房间,而且在边缘(尤其是垂直平面)周围也有噪音。 You wouldn不想将其交给制造商并说“制造”,但它传达了 一般形式 (请参见插图,从上方查看) 相当 well:
但是,不符合 我们的 ‘基线’ 需求,所以我们 重复我们的本土方法 –毫不奇怪,由于房间更大,以相同的分辨率进行操作会产生n更加笨拙 (实际上,无法在我的笔记本电脑上使用) dataset. 我们坚持不懈,剪出较小的区域进行工作,并获得 相当不错 result at 分辨率1mm,可以说满足了我们的要求 (特别是如果我们提高了分辨率):
我们哈d 垂直平面有问题,按照现成的工具(请参见 的部分 屏幕截图的底部). 如我们所见 next, however, we 能够 使技术适应垂直表面。
外部凸出雕花头像
的 外观 雕刻品 are impressive, 特别是考虑到他们已经在外面 155 years – 我们将重点放在一个人像的头像上 女人 和一个 人 显示在 下图是由激光扫描仪获取的。
侧向网格
我们永远不会 had 至 考虑网格化一些东西 以前是垂直的,但是 如果使用上述方法,那是 捕获什么是必需的 头 详情。 其实很合理 进行黑客攻击-您只需要旋转数据,对其进行网格化然后将其旋转回去 (I 疑似 可能会有更简单的方法来做). 这样做使我们能够 生成一个多补丁,显示在下面的屏幕截图的右侧。
造型 using Arcade
我们采用了一些逻辑来对颜色信息进行插值 from 的 point cloud 并将其添加为属性,使我们能够使用Arcade表达式以其原始颜色设置各个补丁的样式 (属性驱动的符号学)–上面的屏幕截图说明了此操作的结果,并提供了有关如何访问此功能的一些指导: 如果单击该图像,则应看到较大的版本。
就是它 的 有什么用吗?
有很多问题 结果,但我要说它符合我们的要求 为对象状态定义基准的过程. 我认为有更好的方法,例如建立模型 通过 啮合 (我敢说Drone2Map可以帮助实现这一点, 我们 将不得不尝试), 但 我们的目标是在ArcGIS平台内做到这一点,我们已经实现了这一目标.
创造 适用于整个办公室的1mm分辨率多修补程序但是,尝试尝试似乎并不明智-尤其是因为它完全无法使用。 由于我们要建模的许多表面都是 相对没有特色, 那 1mm分辨率的数据集将 什么也没录. 展望未来 ,适用于多补丁的类似图像压缩的功能 可能会改善问题,但目前, 仅在需要的地方捕获高分辨率数据,然后在其他位置降低分辨率 好像 明智的方法–特别是如果我们将其与 我们正在看的那些轮廓线 先前.
但是,在此之前,我们先绕道走一下 taking 图片.
图片 it
我们 是 痴迷 以上 越来越多的德泰l,我们做到了–但是太多了,我们创建的东西太大了。问题的一部分在于 他们拥有大量重复或可推论的信息。照片相比之下,可以提供相当数量的信息 在更小的空间.
可以投影 点云到飞机上 然后使用颜色/强度将其渲染为图像 (要么,如果您想回避插值过程 described above, 点与平面之间的距离). 在定义飞机时,您可以轻松地 创建一个代表它的多重补丁 (您可以从点云中提取顶部和底部的Z值),然后您可以将渲染的图像应用于该图像,如以下屏幕截图所示:
发布纹理 多补丁 (1cm pixels) 到ArcGIS Online结果编 in an 大小315Kb,很小. 创造 这些沿着墙壁,我们得到了非常轻巧的 “逼真的”模型。 的 切片多面体 tool 是你的朋友在这里-你可以 旋转它创建的基本水平和垂直剪切平面以切碎您的 多补丁 向上然后删除您不想要的位 想要,或 分开以供查看。
另外, 我们在哪里 在墙上的图片,我们 夹ped these out 的 的 多补丁 创建个人数字孪生资产。
剖析它
回到开始, 我们研究了通过点云手动创建配置文件,我们打算以某种方式联合起来制作多补丁. 我们重新考虑了这个想法,但是这次我们自动化了轮廓提取,然后研究了如何水平拉伸这些轮廓 沿折线 成多个补丁。这个 允许编 我们来建模非常复杂的形状,例如 天花板, 要么 栏杆和 栏杆或外部 高程。它 也允许编 us 至 ca为我们的基本平面图拍摄墙壁的形状. 继续, 使用 ArcGIS Pro SDK, 我们可以 整合 ‘图片’ we 至ok earlier 作为纹理,以创建 增强型多修补程序 表现出一些表面浮雕.
扩展此方法以允许使用多个配置文件 定义面板是 其中一个 下一页 things on 我们的 list 对于这个项目 – this would, 例如, 让我们捕捉 木镶板 在楼梯上 准确.
我们希望您在这组博客中找到了一些有趣的东西;好 希望 在今年晚些时候再回来,展示如何将IoT传感器集成到Digital Twin中, 获得真实–及时了解您的环境,并且 看在g at 的iPad/ iPhone LiDAR扫描仪数据,这似乎 可能会引发繁荣 自己动手做 数字孪生s.
同时,如果您对 讨论如何在ArcGIS中创建自己的Digital Twin p平台请 做 保持联系 with us.
由创新负责人Ross Smail发布。