Tái tạo hình học ba chiều dựa trên ảnh, video về trường Đại học Thủy lợi và ứng dụng

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

Thêm vào BST

Báo xấu

1
lượt xem 0
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết trình bày nghiên cứu mới nhất của mình về mô hình hóa dựa trên hình ảnh, video thu được từ drone đang có sẵn và phần mềm xử lý không tính phí để tạo ra dữ liệu số 3D của khuôn viên phía trước nhà A1, Trường Đại học Thủy lợi. Cách tiếp cận này cho phép đạt được mục tiêu với chi phí gần như không đáng kể.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tái tạo hình học ba chiều dựa trên ảnh, video về trường Đại học Thủy lợi và ứng dụng

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5 TÁI TẠO HÌNH HỌC BA CHIỀU DỰA TRÊN ẢNH, VIDEO VỀ TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI VÀ ỨNG DỤNG Nguyễn Thành An, Nguyễn Tiến Trường An, Phan Bình Nguyên Trường Đại học Thủy lợi, email: phanbinhnguyen@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU CHUNG đang có sẵn và phần mềm xử lý không tính phí để tạo ra dữ liệu số 3D của khuôn viên Mô hình hóa ba chiều (3D) của một đối phía trước nhà A1, Trường Đại học Thủy lợi. tượng là một quá trình hoàn chỉnh bắt đầu từ Cách tiếp cận này cho phép đạt được mục tiêu việc thu thập dữ liệu và kết thúc bằng một với chi phí gần như không đáng kể. Chúng tôi mô hình số ba chiều hiển thị tương tác trên cũng thực hiện các kĩ thuật xử lí dữ liệu số, máy tính. Có nhiều phương pháp khác nhau đánh giá tính thẩm mỹ, chi tiết, và độ chính để thu thập dữ liệu và tạo mô hình 3D như sử xác của mô hình cuối cùng. dụng laze, ánh sáng cấu trúc, tia X, hay đo ảnh (photogrametry) [1, 2]. Trong đó, phương 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU pháp đo ảnh là phương pháp đo lường và diễn giải hình ảnh để tạo ra hình dạng và vị Chúng tôi sử dụng ảnh chụp và ảnh trích trí của một đối tượng vật lý từ một hoặc xuất từ video sẵn có quay khuôn viên phía nhiều bức ảnh của đối tượng đó. Phương trước nhà A1 do Phòng Chính trị và Công tác pháp này có nhiều ưu điểm như có thể áp sinh viên cung cấp. Bước tiếp theo là cắt ảnh dụng cho các đối tượng cỡ lớn, rất lớn (chụp và chỉnh sửa để loại bỏ những phần không từ trên không, hoặc từ vệ tinh), thiết bị không cần thiết, sau đó đưa dữ liệu liệu này vào đắt tiền (ảnh từ máy điện thoại thông minh phần mềm đo ảnh. Nghiên cứu này sử dụng cũng có thể sử dụng được), quá trình xử lý phần mềm Autodesk Recap bản dành cho nhanh với chi phí thấp. Có nhiều ứng dụng và giáo dục, không tính phí (Hình 1). lĩnh vực khác nhau cần đến dữ liệu hình học 3D tạo bởi phương pháp đo ảnh này từ công nghiệp ôtô, máy móc, đóng tàu, hàng không vũ trụ cho đến công nghiệp điện ảnh, thực tế ảo (VR), thực tế tăng cường (AR) [1]. Cơ sở chính của Trường Đại học Thủy lợi có lịch sử lâu đời với không gian đẹp, cũng như cơ sở vật chất hiện đại phục vụ đào tạo và nghiên cứu khoa học nhưng hiện chưa có mô hình số 3D để phục vụ cho quản lý, quảng bá tuyển sinh thông qua các chuyến du lịch ảo. Do đó việc tái tạo hình học ba chiều cơ sở Hình 1. Ảnh chụp khuôn viên (bên trên) và ảnh nhập vào phần mềm đo ảnh (bên dưới) chính này dựa trên các ảnh, video sẵn có là rất cần thiết để phục vụ cho các mục tiêu trên. Chúng tôi tiếp tục chỉnh sửa dữ liệu số 3D Trong bài viết này, chúng tôi trình bày thu được phần mềm để loại bỏ những phần bị nghiên cứu mới nhất của mình về mô hình hóa lỗi, cũng như những phần không cần thiết dựa trên hình ảnh, video thu được từ drone (Hình 2). Dữ liệu số 3D cuối cùng có thể 48
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5 dùng làm đầu vào cho quá trình tạo các Hình 4 thể hiện mô hình số 3 chiều của chuyến du lịch ảo (Virtual Tour) hay dùng vườn hoa trước nhà A1 với thứ tự các kiểu dữ trong quản lý, chuyển đổi số. liệu tương tự như trong hình 3. Chúng ta có thể nhận thấy rõ mức độ chi tiết cao của mô hình Tính thẩm mỹ của dữ liệu trong hình 4a và 4b là rất tốt. Hình 5 thể hiện mô hình số của tòa nhà A1 với thứ tự các kiểu dữ liệu cũng giống như trong hình 3 và hình 4. Mức độ chi tiết cũng như thẩm mỹ của khu vực này là đảm bảo yêu cầu. Tuy nhiên có lỗi xuất hiện ở khu vực cửa nhà A1, phần khoanh tròn trong hình 5a và hình 5d. Lỗi Hình 2. Dữ liệu số dạng tam giác trước này xuất hiện chủ yếu do điều kiện sáng khác (bên trái) và sau khi xử lý (bên phải) nhau khi đổi góc chụp, đây chính là một Mức độ chi tiết cũng như thẩm mỹ của dữ nhược điểm của phương pháp đo ảnh. Để liệu số có thể đánh giá một cách định tính. khắc phục, chúng ta có thể thay thế một số Sai số kích thước của các đối tượng hình học ảnh có độ sáng/độ tương phản không phù hợp 3 chiều có thể đánh giá định lượng thông qua và bổ sung một số ảnh cận cảnh của khu vực so sánh kết quả đo lường trên mô hình số và này. Hoặc chúng ta có thể sử dụng các phần kết quả trên mô hình vật lý. mềm để xử lí trực tiếp trên dữ liệu số 3 chiều thu được. Cũng giống như hình 3, dữ liệu số 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU trong hình 4 và hình 5 có thể sử dụng trong Hình 3 cho thấy kết quả mô hình số 3 chiều các nội dung tương tự. của khuôn viên trước nhà A1 ở các định dạng dữ liệu khác nhau. Chúng ta có thể thấy dữ liệu này mô tả tương đối hoàn chỉnh đối tượng thực dù chỉ dựa trên các ảnh từ trên cao của khu vực này. Dữ liệu trong hình 3a và 3b có thể sử dụng để tạo các chuyến du lịch ảo về Trường Đại học Thủy lợi. Hai kiểu dữ liệu dạng khối trong hình 3c và 3d có thể sử dụng trong quản lý, lên các phương án chỉnh sửa thiết kế khi cần cải tạo, hoặc dùng làm dữ liệu in 3 chiều để tạo các sản phẩm lưu niệm. Hình 4. Dữ liệu số vườn hoa trước nhà A1: a) Dạng cấu trúc; b) Dạng cấu trúc kết hợp tam giác; c) Dạng khối kết hợp tam giác; d) Dạng khối. Hình 6 thể hiện kết quả đo lường kích thước một khu vực trên mô hình số. Chúng tôi thực hiện nhiều lần đo trên mô hình số và đo trên đối tượng thực và so sánh. Kết quả Hình 3. Dữ liệu số khuôn viên nhà A1: cho thấy sai số nằm trong khoảng từ +1 cm a) Dạng cấu trúc; b) Dạng cấu trúc đến +4 cm với kích thước đo trên mô hình kết hợp tam giác; c) Dạng khối vật lý là 180 cm, nói cách khác sai số trong kết hợp tam giác; d) Dạng khối. khoảng 0,55% - 2,22%. Đây là sai số nhỏ và 49
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5 hoàn toàn chấp nhận được với phương pháp này cũng như áp dụng được cho các mục tiêu tham quan trên môi trường ảo cũng như quản lý, chuyển đổi số. Sai số này cũng tương tựu như các thiết bị sử dụng cảm biến vị trí [1]. Hình 6. Đo lường kích thước từ dữ liệu số 4. KẾT LUẬN Tái tạo hình học 3 chiều dựa trên ảnh về Trường Đại học Thủy lợi là một chủ đề rất thú vị với nhiều ứng dụng khả thi. Cách tiếp cận sử dụng các ảnh có sẵn và các công cụ xử lý miễn phí cho thấy kết quả bước đầu đáp ứng được mức độ thẩm mỹ, chi tiết, chính xác với chi phí không đáng kể, Chúng tôi tin rằng cách tiếp cận này có thể đáp ứng được đa mục tiêu của nhà trường. Trong tương lai chúng tôi sẽ thực hiện số hóa với các video được quay hoàn chỉnh bao gồm nhiều khu vực hơn thay vì tận dụng một số video sẵn có, kết hợp với can thiệp sâu hơn vào dữ liệu số thu được. Bên cạnh đó chúng tôi sẽ tiến hành thêm các khảo sát đánh độ chính xác tại những vùng quan trọng 5. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Thomas Luhmann, Stuart Robson, Stephen Kyle, Jan Boehm. 2019. Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging. De Gruyter STEM. [2] Remondino, F. 2008. Image-based detailed Hình 5. Dữ liệu số nhà A1: a) Dạng cấu trúc; 3D geometric reconstruction of heritage b) Dạng cấu trúc kết hợp tam giác; objects. Publikationen der DGPF, Band 16, c) Dạng khối kết hợp tam giác; d) Dạng khối. pp. 483-492. 50