더 빠르고 정확한 3D 모델링 도구는 풍경의 디지털 트윈을 픽셀 수준까지 재현합니다.

[아름이]

더 빠르고 정확한 3D 모델링 도구는 풍경의 디지털 트윈을 픽셀 수준까지 재현합니다.
날짜:
2023년 2월 7일
원천:
콩코르디아 대학교
요약:
연구자들은 실제 세계의 디지털 복제본인 대규모 풍경의 고품질 정확한 3D 모델을 만드는 데 도움이 되는 새로운 기술을 개발했습니다. 이 프레임워크는 일반적으로 30,000피트 이상을 비행하는 항공기가 촬영한 매우 상세한 이미지를 사용하여 영역의 기하학, 구조 및 모양을 재구성합니다. 일반적으로 각각 200메가픽셀 이상인 이러한 대규모 항공 이미지는 도시 풍경, 풍경 또는 혼합 지역의 정밀한 3D 모델을 생성하기 위해 처리됩니다. 그들은 구조의 색상에 이르기까지 외관을 모델링할 수 있습니다.

전체 이야기
Concordia 연구원들은 대규모 풍경의 고품질 정확한 3D 모델(본질적으로는 실제 세계의 디지털 복제본)을 만드는 데 도움이 되는 새로운 기술을 개발했습니다.

연구원들이 목표를 달성하기 전에 더 많은 작업이 필요하지만, 그들은 최근 Nature 저널 Scientific Reports 에 새로운 자동화 방법을 설명했습니다 . 이 프레임워크는 일반적으로 30,000피트 이상을 비행하는 항공기가 촬영한 매우 상세한 이미지를 사용하여 영역의 기하학, 구조 및 모양을 재구성합니다. 일반적으로 각각 200메가픽셀 이상인 이러한 대규모 항공 이미지는 도시 풍경, 풍경 또는 혼합 지역의 정밀한 3D 모델을 생성하기 위해 처리됩니다. 그들은 구조의 색상에 이르기까지 외관을 모델링할 수 있습니다.

HybridFlow라는 프레임워크는 Gina Cody School of Engineering and Computer Science의 컴퓨터 과학 및 소프트웨어 엔지니어링 부교수인 Charalambos Poullis와 박사 과정 학생인 Qiao Chen이 개발했습니다.

Poullis는 "이 디지털 트윈은 가상 관광, 게임, 영화 등은 물론 다양한 영역을 탐색하고 탐색하는 일반적인 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다."라고 말합니다. "더 중요한 것은 안전한 디지털 방식으로 프로세스를 시뮬레이션할 수 있는 매우 영향력 있는 애플리케이션이 있다는 것입니다. 따라서 이해 관계자와 당국이 홍수나 기타 자연 재해의 경우 '가상' 시나리오를 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있습니다. 정보에 입각한 결정을 내리고 다양한 위험 완화 요인을 평가합니다."

딥러닝이 필요없다

현재 재구성 방법은 3D 모델을 구축하기 위해 이미지 간의 시각적 유사성을 찾는 데 의존합니다. 그러나 이미지가 너무 크기 때문에 폐색 및 반복과 같은 문제가 모델의 정확도에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

기존의 3D 모델링 기술은 이미지의 주요 지점을 식별하고 다른 이미지에서 일치시킨 다음 해당 일치 항목을 특정 영역에 전파하는 데 의존합니다. HybridFlow를 사용하면 이미지가 지각적으로 유사한 섹션으로 클러스터링된 다음 픽셀 수준에서 클러스터됩니다. 예를 들어, 푸른 하늘을 보여주는 이미지 세그먼트는 같은 것을 보여주는 다른 세그먼트와 매칭될 것입니다. 픽셀 레벨 분석을 기반으로 밀집된 영역을 보여주는 클러스터가 유사한 패턴을 보여주는 클러스터와 매칭되는 것과 같습니다. 이렇게 하면 이미지 전체에서 점을 추적하기가 더 쉽고 해당 점을 삼각 측량하는 데 처리 시간이 빨라져 정확한 재현이 가능하므로 모델이 더욱 견고해집니다.

"또한 많은 교육과 리소스가 필요한 딥 러닝 기술이 필요하지 않습니다."라고 Poullis는 말합니다. "이것은 임의로 큰 이미지 세트를 처리할 수 있는 데이터 기반 방법입니다."

그는 데이터가 메모리가 아닌 디스크에 저장되어 데이터 파이프라인을 최적화한다고 덧붙였습니다. 원격 컴퓨터가 처리를 수행하면 평균 크기의 도시 지역 모델을 30분 이내에 생성할 수 있다고 그는 지적합니다.

Poullis는 이미 몬트리올 북동쪽에 있는 홍수에 취약한 도시인 Terrebonne에서 관리들과 함께 일하고 있다고 말합니다. 그들은 도시를 모델링하고 홍수를 시뮬레이션하여 완화 조치를 계획하고 평가하는 데 함께 노력하고 있습니다.

"그들은 홍수를 예방할 수 없다는 것을 알고 있지만 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 도구를 제공할 수 있습니다."라고 그는 말합니다. "모래주머니와 같은 장벽을 도입하여 환경을 변경하도록 한 다음 시뮬레이션을 실행하여 홍수 흐름이 어떻게 영향을 받는지 확인합니다."

이 프로젝트는 캐나다 자연 과학 및 공학 연구 위원회 (NSERC) 의 지원 과 국방부 의 보조금을 받았습니다 .

출처 : https://www.sciencedaily.com/