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Aumento de vídeos con aviones no tripulados podrían facilitar el seguimiento de la construcción

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27-04-2016

Por Stéphane Cote, Bentley Systems

La realidad aumentada es una tecnología fascinante que podría cambiar la forma en que vivimos e interactuar con el mundo que nos rodea. Por desgracia, no vemos muchas buenas aplicaciones de AR en la ingeniería, sin embargo, en parte debido a la consecución de una buena integración visual de los objetos digitales con la realidad es muy difícil. Para mostrar los elementos aumentados en la ubicación correcta en una pantalla de la tableta en cada instante, la AR aplicación debe conocer la posición de su tableta en tiempo real - que es fundamental para la AR. Ahora el problema es difícil de resolver en un dispositivo portátil, ya que puede requerir múltiples sensores y cálculos pesados, que no siempre son fáciles en pequeños dispositivos con capacidad limitada de la batería.Soluciones de seguimiento inicial realizada con este seguimiento más fácil mediante el uso de marcadores (códigos QR ). La cámara de la tableta captura de vídeo en directo de la escena que incluye un marcador, y en base a la forma y orientación del marcador se ve en el video, la aplicación AR puede calcular la posición de la tableta con una precisión razonable. Los marcadores funcionan bastante bien, pero para ser de alguna utilidad, que debe ser visible en la vista de la cámara - lo que dependiendo de la situación puede que tenga que instalar muchos de ellos. Técnicas Más tarde, más avanzados de visión por ordenador como "SLAM" hizo seguimiento sin marcadores posible. Para el cálculo de la posición de la cámara, SLAM se basa en características visibles en el entorno físico, tales como bordes, esquinas y otras características llamativas que aparecen en el vídeo. El uso de SLAM le ahorra de marcadores instalación, pero, por supuesto, todas esas técnicas que se basa en el vídeo, que se basan en gran medida en el medio ambiente - factores como condiciones de poca luz o bajo contraste veces resultan en aumentos que aparecen "inestable" o se muestren en el lugar equivocado. La ciencia aún no ha resuelto que la posición de la cámara de seguimiento de problemas lo suficientemente robusta para el aumento "en cualquier lugar". El conocimiento de la posición de la cámara no sólo es útil para la AR. Tomemos por ejemplo la tecnología que convierte las fotos en mallas, como la tecnología ContextCapture Bentley Systems. Es muy sencillo de utilizar: se toma una serie de fotos de una escena siguiendo algunas reglas básicas, y el programa va a generar una malla 3D en base a lo que aparece en las fotos. Resultados general me sorprenden ...



Para lograr este tipo de mallas a partir de imágenes, el proceso ContextCapture debe pasar primero a través de un paso llamado "triangulación aérea" (AT), un proceso que coincide con funciones fotográficas y precisa establece la posición relativa y la orientación de cada foto. El proceso está en línea, y puede tardar varios minutos para completar - pero da lugar a mediciones muy precisas de la posición de la cámara ...! Así que pensamos: si ContextCapture proporciona la posición de la cámara de cada foto de forma gratuita, entonces tal vez podríamos utilizar esas posiciones calculadas para aumentar las fotos correspondientes? Para probar nuestra hipótesis, aquí es más o menos lo que hicimos: - Volamos un avión no tripulado alrededor de nuestro local, oficina de Bentley, la captura de vídeo del edificio, durante la construcción de una extensión a la segunda planta. - Se extrajeron todos los marcos de ese video, y los utilizó para crear una malla de la escena edificio utilizando nuestra tecnología ContextCapture.
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Última modificación: Friday 29 April 2016 10:35
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