Детальная информация

Работа посвящена исследованию информационного моделирования на основе массива информации в виде облака точек, определению оптимального способа получения массива информации в виде облака точек и расчету уточняющего коэффициента для обработки массива. Задачи, которые решались в ходе исследования: Определение и обоснование оптимальности наилучшего способа для получения массива информации в виде облака точек. Выполнение аэрофотосъемки здания выбранным способом. Обработка полученных снимков и получение массива информации в виде облака точек. Обработка плотного облака точек в нескольких качествах и вывод текстовых файлов с координатами точек для каждого качества. Расчет уточняющего коэффициента на основе полученных текстовых файлов с координатами. Аэрофотосъемка в данной работе проводилась с объектом, расположенном по адресу: город Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29 корпус 10. Здание является учебным корпусом на территории кампуса СПбПУ Петра Великого. Выбранный участок имеет площадь = 198 x 91м. В ходе исследования было расставлено 13 опознавательных знаков, было получено 156 фото объекта и измерена площадь земельного участка через приложение для работы с дроном. После полученных первоначальных данных, они были обработаны в программе Agisoft Photoscan, а затем для расчета уточняющего коэффициента работа проходила в AutoCAD Civil 3D. На примере обработки полученных данных, был разработан алгоритм самого процесса получения координат точек поверхности и рассчитан уточняющий коэффициент. В результате работы был определен самый оптимальный способ получения массива информации в виде облака точек, им стал способ с применением малых летательных аппаратов. Также был рассчитан уточняющий коэффициент, использование которого позволит перевести массив информации в виде облака точек в более лучшее качество без огромных затрат и потерь времени.

The work is devoted to the study of information modeling based on an array of information in the form of cloud points, a different mass array of information in the form of cloud points and the calculation of the refinement of the coefficient for processing the array. Tasks that were solved in the course of the study: Determination and justification of the value of the best perception for an array of information in the form of cloud points. Performing aerial photography in a hidden way. Processing income and obtaining an array of information in the form of cloud points. Processing dense cloud points at several quality points and outputting text files with point coordinates for each quality. Calculation of the refinement coefficient based on the income of text files with coordinates. Aerial photography in this work was lost, located at the address: St. Petersburg, Politekhnicheskaya st., 29 building 10. The building is an educational building on the campus of SPbPU Peter the Great. The selected plot has an area of 198 x 91m.During the study, 13 identification marks were put up, 156 photos of the object were taken, and the area of the land plot was measured through a drone application. After receiving the initial data, they were processed in the Agisoft Photoscan program, and then to calculate the refinement coefficient of the passage in AutoCAD Civil 3D. Based on the algorithm for processing the initial data, an algorithm for obtaining surface coordinates and a determining factor was developed. As a result of the work, the widest method for receiving an array of information in cloud points was determined; they began to use the method using small aircraft. There was also an extended factor that uses the maximum increase in the array of information at the points of the cloud view in higher quality without loss of cost and loss of time.