RU2740445C2 - Способ конвертации преобразования перевода 2D-изображений в формат 3D - Google Patents

Способ конвертации преобразования перевода 2D-изображений в формат 3D Download PDF

Info

Publication number
RU2740445C2
RU2740445C2 RU2018132813A RU2018132813A RU2740445C2 RU 2740445 C2 RU2740445 C2 RU 2740445C2 RU 2018132813 A RU2018132813 A RU 2018132813A RU 2018132813 A RU2018132813 A RU 2018132813A RU 2740445 C2 RU2740445 C2 RU 2740445C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
images
model
contours
image
computing device
Prior art date
Application number
RU2018132813A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2018132813A3 (ru
RU2018132813A (ru
Inventor
Кирилл Анатольевич Борисов
Арсений Евгеньевич Нарциссов
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "НАВИГАТОРСПАС"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Общество с ограниченной ответственностью "НАВИГАТОРСПАС" filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "НАВИГАТОРСПАС"
Priority to RU2018132813A priority Critical patent/RU2740445C2/ru
Publication of RU2018132813A3 publication Critical patent/RU2018132813A3/ru
Publication of RU2018132813A publication Critical patent/RU2018132813A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2740445C2 publication Critical patent/RU2740445C2/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/003D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/10Geometric effects
    • G06T15/20Perspective computation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/10Constructive solid geometry [CSG] using solid primitives, e.g. cylinders, cubes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат заключается в обеспечении распознавания геометрических фигур методом контурного анализа формы объекта. Предлагается способ перевода плоских изображений объектов в формат 3D, в котором объект через отснятые изображения оцифровывают посредством аппаратно-программных средств вычислительного устройства, при этом оцифровка изображений предусматривает поиск текста, фильтрацию найденных результатов с текстом, нанесение текстовой информации и знаков на поверхности 3D-модели объекта; каждое изображение анализируют на предмет присутствия границ и цветовых характеристик, при анализе выполняют поиск контуров, фильтрации контуров, записи контура в формат фигуры 3D-модели в виде последовательности точек, поиск изображений по шаблону, фильтрации найденных контуров и изображений; после обработки изображений и считывания конструктивных параметров объекта получают набор неупорядоченных математических выражений; полученные математические выражения упорядочивают и записывают в базу данных в виде файла 3D-модели на сервере. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 4 ил.

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Изобретение относится к способам и системам распознавания графических образов. Система и способ характеризуются разбиением изображения на области; выделением текстовых и нетекстовых областей; распознаванием объектов; предварительным назначением по крайней мере одной графической конструкции из наименьших единиц изображения в качестве типового элемента для составления распознаваемого объекта; предварительным представлением изображения этого объекта в виде совокупности типовых элементов одного типа с их взаимными пространственно-параметрическими соотношениями. Обеспечивается увеличение точности и помехозащищенности распознавания объектов изображения.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Известно техническое решение по патенту US 6912293 от 28.06.2005, МПК G06T 15/20, G06T 17/10, G06T 3/00, в котором раскрыты система и методы доступа к двумерным цифровым изображениям и 3D-геометрическим моделям по сети (предпочтительно в Интернете), а также преобразование и компоновка этих носителей вместе с 2D цифровым изображением и 3D-геометрическими модельными носителями, полученными другими средствами, в улучшенное 20-изображение и 3D-модель представлены представления для визуализации и моделирования виртуальной реальности. Цифровые изображения и модели из сети и других источников включаются и обрабатываются через интерактивный графический интерфейс пользователя. Фотограмметрический механизм обработки мультимедиа автоматически извлекает виртуальный датчик (камеру) и геометрические модели из изображений. Извлеченная информация используется процессором реконструкции для автоматического и реалистичного создания изображений и моделей. Система рендеринга обеспечивает визуализацию и моделирование построенных сред в режиме реального времени. Раскрывается модель обработки клиент-сервер для развертывания системы обработки медиа-данных по сети.
Недостатком известного решения является то, что современные технические средства, создающие геометрические модели, формируют многомегабайстные файлы, которые обуславливают повышенные требования к вычислительным ресурсам систем, которые используют для визуализации таких моделей, особенно в режиме реального времени.
Предлагаемые система и способ имеют преимущество по сравнению с известными аналогами, поскольку алгоритм создания трехмерной модели обеспечивает эффективную оптимизацию модели и полученные легковесные трехмерные модели могут быть использованы в мобильных системах, планшетах или телефонах служб для оперативной ориентации на местности.
РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Технический результат изобретения заключается в обеспечении распознавании геометрических фигур методом контурного анализа формы объекта.
Изобретение обеспечивает перевод любых плоских изображений объектов любой сложности, в том числе комплексов административных и правительственных зданий, электростанций, нефтеперерабатывающих заводов, атомных электростанций и других, в формат 3D с нанесением текстовой информации и всех необходимых знаков, в том числе пожарных, согласно паспорта объекта, возможности мгновенной загрузки 3D изображений этих объектов в смартфоны, планшеты и персональные компьютеры (ПК) с возможностью вращать их целиком или поэтажно вокруг любых осей. Объем используемой памяти электронных устройств настолько мал, то есть занимает всего десятки килобайт даже для сложных комплексов зданий, что может использоваться очень быстро на любом этапе как при подготовке по возможному сценарию развития событий. Структуры гражданской обороны и борьбы с чрезвычайными ситуациями, нуждаются в технологиях обеспечения выполнения своей работы с наименьшими потерями ресурсов и времени. Сотрудники и командиры подразделений на своих планшетах или смартфонах могут заранее или даже по дороге на объект изучить его со всеми входами и выходами, местами установки пожарного оборудования, особенностями внутреннего расположения и материалов лестниц, перегородок и перекрытий, посчитать время преодоления расстояния от точки до точки внутри объекта.
Метод компьютерного моделирования, который используется для сопоставления и отслеживания реального мира как трехмерной модели. Способы и системы, описанные здесь, используют аппаратно-программные средства для сжатия в реальном времени живого видеопотока удаленной сцены с целью просмотра этой сцены. После повторной визуализации в виде 3D модели на устройстве зрителя, живую удаленную сцену можно просматривать с помощью гарнитуры виртуальной реальности, как если бы зритель находился в удаленном месте. Следует иметь в виду, что в одном варианте осуществления описанная реализации технология может использоваться для захвата сцены (включая объекты в сцене) первого местоположения в качестве одной или нескольких трехмерных моделей, переноса 3D модели (моделей) в реальном времени на второе местоположение, которое удалено от первого местоположения, а затем визуализирует просмотры изображений 3D модели с другой перспективы просмотра, используя элемента просмотра (например, цифровой экран, камеру или средство просмотра изображений, гарнитуру) во втором местоположении. В некоторых случаях второе место может быть оборудовано гарнитурой VR или другим подобным оборудованием для просмотра 3D модели первого местоположения с любого угла обзора. Даже когда существенные изменения в сцене в первом месте, системы и способы, описанные здесь, преимущественно передают только изменяющиеся части сцены и / или объекты в сцене во втором месте.
Следует понимать, что описанные здесь методы обеспечивают преимущество практического копирования сцены и объектов в первом месте, хранения 3D моделей сцены и объектов в памяти устройства зрителя во второе местоположение, а затем визуализации сцены и объектов в реальном времени (например, как видеопоток) из «виртуальной» сцены.
Другое преимущество, обеспечиваемое описанными способами и системами, состоит в том, что устройство обработки изображений в первом местоположении требует только передачи изменений в положении объектов и местоположения датчика относительно сцены для каждого кадра, а не всей сцены для каждого кадра, чтобы зритель во втором местоположении мог перемещать объекты и местоположение датчика в виртуальной сцене, как если бы удаленный наблюдатель находился в первом месте. Поскольку передача изменений местоположения и местоположения датчика включает гораздо меньше данных, чем отправка всей сцены. Этот способ обеспечивает существенное сжатие видеопотока, переданного из первого местоположения во второе местоположение.
В одном из вариантов реализации система генерирует видеопоток сцены, которая включает один или несколько объектов. Система содержит сенсорное устройство, которое захватывает множество изображений одного или нескольких объектов в сцене. Система дополнительно содержит серверное вычислительное устройство, соединенное с сенсорным устройством, которое для каждого изображения генерирует начальную трехмерную модель для каждого из нескольких объектов в сцене с использованием изображения. Серверное вычислительное устройство для каждого изображения генерирует исходную 3D модель сцены с использованием изображения. Серверное вычислительное устройство для каждого изображения захватывает информацию о местоположении сенсорного устройства относительно одного или нескольких объектов в сцене, когда сенсорное устройство перемещается относительно сцены. Система дополнительно содержит устройство просмотра, соединенное с серверным вычислительным устройством. Устройство просмотра принимает от серверного вычислительного устройства по меньшей мере одну из исходных трехмерных моделей одного или нескольких объектов, или исходную трехмерную модель сцены и информацию о позиции сенсорного устройства. Устройство просмотра захватывает информацию о представлении перспективы просмотра устройства просмотра относительно сцены с объектами в сцене, когда вектор просмотра устройства просмотра перемещается относительно сцены. Устройство просмотра отображает видеопоток объектов или сцены на элемент отображения устройства просмотра с использованием полученных начальных трехмерных моделей и информации о позиции сенсорного устройства или информацию о позиции вектора просмотра устройства просмотра.
В одном из вариантов реализации способ генерации сцены, включает один или несколько объектов. Сенсорное устройство захватывает множество изображений объектов в сцене. Серверное вычислительное устройство, соединенное с сенсорным устройством, для каждого изображения генерирует начальную трехмерную модель для каждого из нескольких объектов в сцене с использованием изображения. Серверное вычислительное устройство для каждого изображения генерирует исходную 3D модель сцены с использованием изображения. Серверное вычислительное устройство для каждого изображения захватывает информацию о местоположении сенсорного устройства относительно сцены или объектов в сцене, когда сенсорное устройство перемещается относительно сцены. Устройство просмотра, подсоединенное к серверному вычислительному устройству, принимает трехмерные модели одного или нескольких объектов или исходную трехмерную модель сцены и информацию о местоположении сенсорного устройства с сервера вычислительное устройство. Устройство просмотра захватывает информацию о представлении перспективы просмотра устройства просмотра относительно сцены или объектов в сцене, когда вектор просмотра устройства просмотра перемещается относительно сцены. Устройство просмотра отображает сцену из одного или нескольких объектов на элемент отображения устройства просмотра с использованием полученных начальных трехмерных моделей и информации о позиции сенсорного устройства или информации о позиции вектора просмотра устройства просмотра.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Фиг. 1 схематически отображает логику построения последовательности границ с применением цепного кода Фримана.
Фиг. 2 отображает список математических выражений шаблонов, используемых для поиска объектов.
Фиг. 3 отображает примерный набор примитивов 3D поверхностей для сопоставления соответствия формулам, расположение которых выявляет анализ изображений.
Фиг. 4 представляет пример вычислительного устройства, в котором может быть воплощено изобретение.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Способ предусматривает оцифровку изображения внутренних и наружных поверхностей объекта, который может быть зданием или иным сооружением. Объект через отснятые изображения оцифровывают посредством аппаратно-программных средств. Каждое изображение анализируется на предмет присутствия границ и цветовых характеристик, для чего может быть использована открытая библиотека OpenCV. После обработки изображений и считывания конструктивных параметров объекта получают набор неупорядоченных математических выражений. Полученные математические выражения упорядочивают и записывают в базу данных в виде файла 3D модели на сервере.
Средством просмотра файла сформированной 3D модели объекта является ПК, планшет, мобильный телефон или устройств типа под общим названием тонкий клиент. Файл 3D модели объекта считывается посредством среды XCODE и использования объектно-ориентированных библиотек, встроенных в IOS, приемы языка SWIFT строят логику и архитектуру приложения, объединяя компоненты математических выражений формата 3D модели объекта, отображают формат 3D модели объекта в 2D или в 3D виде, приложение позволяет проходить по виртуальной модели, например, искать кратчайший маршрут на плане, а так же находить информацию занесенную в файл 3D модели объекта, такие как пожарные обозначения. В программно-аппаратный комплекс просмотра файла 3D модели объекта встроен редактор, с помощью которого можно изменять план с автоматической перезаписью файла 3D модели объекта.
Одним из способов распознавания геометрических фигур является метод контурного анализа, который позволяет получить достаточную информацию о форме объекта, его свойствах. При необходимости можно использовать альтернативные методы, такие как: детектор границ Кэнни, выделение объекта по цвету, пороговое преобразование и другие.
При анализе изображения анализируют 8-битное одноканальное изображение. Используют предварительную обработку для перевода в черно белый формат изображения. В памяти резервируют область памяти для хранения структур 3D модели файла. Для работы с сформированными математическими выражениями используют связный список и указатель на структуру первого контура. Для работы в нескольких режимах предусмотрены средства выбора режима работы поиска контуров.
Система включает в себя датчик изображения, соединенный с вычислительным устройством. Вычислительное устройство включает в себя модуль обработки изображения. В некоторых вариантах осуществления вычислительное устройство также может быть связано с базой данных или другим устройством хранения данных, хранение распознанных 3D моделей сцены, изображений, информации о позиции и других данных. Система также включает в себя сеть связи, соединенную с вычислительным устройством, и устройство наблюдения, коммуникативно связанное с сетью, для приема данных трехмерной модели, данных изображения и других связанных данных из вычислительного устройства.
Датчик изображения осуществляет захват изображений сцены, который включает в себя один или несколько физических объектов. Датчики изображения, которые могут использоваться в системе могут включают такие датчики как 3D-глубинные датчики в реальном времени, цифровые камеры, комбинированную 3D-глубину и устройства RGB-камеры и другие типы устройств, которые способны захватывать информацию о глубине пикселя вместе с изображениями реального объекта и / или сцены для сбора данных о его местоположении, местоположении и внешнем виде. В некоторых вариантах осуществления датчик встроен в вычислительное устройство, например, в камеру на смартфоне или устройство захвата 3D виртуальной реальности. В некоторых вариантах осуществления датчик дополнительно включает в себя инерционный измерительный блок для захвата данных, таких как линейное ускорение, вращение и тому подобное.
Вычислительное устройство принимает изображения сцены от датчика изображения и обрабатывает изображения для создания трехмерных моделей объектов, представленных в сцене. Вычислительное устройство может принимать различные формы, включая как мобильные, так и немобильные формы. Примерные вычислительные устройства включают в себя, но не ограничиваются этим, портативный компьютер, настольный компьютер, планшетный компьютер, смартфон, интернет вещей, устройства с расширенной реальностью или виртуальной реальностью (например, очки, устройства гарнитуры и т.д.). В некоторых вариантах осуществления датчик изображения и вычислительное устройство могут быть встроены в большую мобильную структуру, такую как робот или беспилотный летательный аппарат (БПЛА). Вычислительное устройство включает в себя компоненты сетевого интерфейса для соединения с сетью связи. В некоторых вариантах осуществления компоненты сетевого интерфейса включают компоненты для подключения к беспроводной сети, таким как Wi-Fi или сотовая сеть, для доступа к сети Интернет.
Вычислительное устройство включает в себя модуль обработки изображений, сконфигурированный для приема изображений, захваченных датчиком, и анализа изображений различными способами, включая обнаружение положения и местоположения объектов, представленных на изображениях, и создание трехмерных моделей объектов в изображениях.
Модуль обработки изображений представляет собой аппаратный и/или программный модуль, который находится на вычислительном устройстве для выполнения функций, связанных с анализом захвата изображений с помощью сканера, включая создание 3D моделей на основе контуров, выявленных на изображениях. В некоторых вариантах осуществления функциональность модуля обработки изображений распределена между множеством вычислительных устройств. В некоторых вариантах осуществления модуль обработки изображения работает в сочетании с другими модулями, которые либо расположены также на вычислительном устройстве, либо на других вычислительных устройствах, соединенных с вычислительным устройством.
Следует понимать, что в одном варианте осуществления модуль обработки изображения содержит специализированное оборудование (такое как процессор или система на кристалле), которое встроено в печатную плату или другой аналогичный компонент другого устройства. В этом варианте осуществления модуль обработки изображений специально запрограммирован с помощью программных функций обработки изображений и моделирования, описанных ниже.
Согласно Фиг. 1 для упрощения построения последовательности границ из одной начальной точки (Фиг. 1а) применяют цепной код Фридмана (Фиг. 1б). В основе этого принципа лежит 4-ех или 8-ми связная решетка. Длина каждого отрезка определяется разрешением решетки, а направления задаются выбранным кодом.
Результатом обработки изображения является массив типа [[[22,45], [33,55]]] …, где каждый элемент четырех мерного массива описывает ту или иную геометрическую фигуру заданными точками.
С помощью свойств фигур делают предположение, которое объясняет какая именно фигура лежит в контурах и в соответствии с рассчитанными значением математического выражения (Фиг. 2).
Получают результат анализа изображения, найденного по шаблону. Количество изображений не ограниченно, цикл поиска может быть не одномерным, т.е. в одном определенном контуре выполняют вложенный поиск контуров других фигур (Фиг. 3). После поиска изображений фильтруют полученные результаты.
Весь способ обработки исходных изображений может быть охарактеризован как обработка изображения, бинаризация изображения, поиск контуров, фильтрация контуров, запись контура в формат фигуры 3D модели в виде последовательности точек, поиск изображений по шаблону, фильтрация найденных контуров и изображений, поиск текста, фильтрация найденных результатов с текстом.
В одном из вариантов реализации выполняют сжатие результатов обработки.
Результат обработки данных обеспечивает компактное представление информации обработанного изображения, которая может быть записана в краткой форме, что позволяет воспроизводить 3D модели по найденным результатам. Алгоритм обработки изображения предполагает поиск информации об объекте исследования с удалением данных и последующей записью в формат 3D модели для построения 2D и 3D сцен.
Данные результатов обработки записывают в память устройства в файл 3D модели, структурированными упорядоченными структурами контуров. Использование отрытых библиотек 3D визуализации обеспечивает возможность трансформирования данных в 3D или 2D сцены на современных вычислительных средствах любой программной или аппаратной архитектуры.
Для построения сцен нужно иметь информацию, которая достаточна для расчета значений контуров и для построения сцен. Формат файла 3D модели включает в себя информацию, которая необходима для проведения геометрических и тригонометрических операций.
Описанные здесь способы могут быть выполнены с помощью цифровой системы обработки, такой как обычная компьютерная система общего назначения. В альтернативном варианте могут использоваться компьютеры специального назначения, которые спроектированы или запрограммированы на выполнение специализированной функции. На Фиг. 4 представлен пример вычислительного устройства, которое может реализовать описанные здесь варианты осуществления. Вычислительное устройство по Фиг. 4 может использоваться для выполнения вариантов осуществления функций для обеспечения и функционирования виртуальных компьютеров, распределения и работы с памятью и связи между узлами в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
Вычислительное устройство включает в себя центральный процессор 401, который соединен через шину 405 с памятью 403 и запоминающим устройством 407 большой емкости. Запоминающее устройство 407 представляет собой постоянное устройство хранения данных, такое как жесткий диск или дисковод, который может быть локальным или удаленным. В некоторых вариантах осуществления запоминающее устройство 407 может реализовать резервное хранилище. Память 403 может включать в себя постоянное запоминающее устройство, оперативное запоминающее устройство и т.д. Приложения, расположенные на вычислительном устройстве, могут быть сохранены или доступны через считываемый компьютером носитель, такой как память 403 или запоминающее устройство 407 большой емкости. В качестве центрального процессора 401 может быть использован процессор общего назначения, процессоре специального назначения или специально запрограммированное логическое устройство.
Дисплей 411 связывается с центральным процессором 401, памятью 403 и запоминающим устройством 407 большой емкости через шину 405. Экран 411 сконфигурирован для отображения любых инструментов визуализации или отчетов. Устройство 409 ввода/вывода подсоединено к шине 405 для передачи информации и команд центрального процессора 401. Следует понимать, что данные от внешних устройств могут передаваться через устройство 409 ввода/вывода. Центральный процессор 401 реализует выполнение функциональных возможностей, чтобы обеспечить функциональность, описанную на Фиг. 2. Инструкции, которые воплощают эту функциональность, хранят в машиночитаемом носителе данных, например, в памяти 403 или в запоминающем устройстве 407 большой емкости для выполнения процессором, таким как центральный процессор 401. Операционная система на вычислительном устройстве может быть MS-WINDOWS™, UNIX™, LINUX™, CentOS™, Android™, Redhat Linux™, z/OS™, EMC ISILON ONEFS™, DATA ONTAP™ или любая другая операционная система. В одном из вариантов реализации раскрытое решение может быть совмещено с виртуальными вычислительными системами и решениями.
Конкретные функциональные детали, раскрытые здесь, являются примерными вариантами реализации для описания вариантов осуществления. Однако варианты осуществления могут быть воплощены во многих альтернативных формах и не должны истолковываться как ограниченные только вариантами осуществления, изложенными здесь.
Вышеприведенное описание предназначено для пояснения основных принципов реализации изобретения. Приведенные выше примерные варианты реализации не должны быть интерпретированы буквально и ограничивать изобретение только раскрытыми примерами. Варианты осуществления были выбраны и изложены для объяснения основных принципов осуществления и их практической реализации, чтобы тем самым дать возможность специалистам в данной области в полной мере понять варианты осуществления. Соответственно, настоящие варианты осуществления следует рассматривать как иллюстративные, а не ограничительные, и изобретение не должно ограничиваться приведенными здесь деталями, но может быть изменено в пределах объема и эквивалентов прилагаемой формулы изобретения.

Claims (26)

1. Способ перевода плоских изображений объектов в формат 3D, при этом способ предусматривает выполнение этапов, на которых:
объект через отснятые изображения оцифровывают посредством аппаратно-программных средств вычислительного устройства, которые содержат модуль обработки изображений, представляющий собой аппаратно-программный модуль, который находится на вычислительном устройстве для выполнения функций, связанных с анализом захвата изображений с помощью сканера, включая создание 3D-моделей на основе контуров, выявленных на изображениях, при этом оцифровка изображений предусматривает поиск текста, фильтрацию найденных результатов с текстом, нанесение текстовой информации и знаков на поверхности 3D-модели объекта;
каждое изображение анализируют на предмет присутствия границ и цветовых характеристик, при анализе выполняют поиск контуров, фильтрации контуров, записи контура в формат фигуры 3D-модели в виде последовательности точек, поиск изображений по шаблону, фильтрации найденных контуров и изображений;
после обработки изображений и считывания конструктивных параметров объекта получают набор неупорядоченных математических выражений;
полученные математические выражения упорядочивают и записывают в базу данных в виде файла 3D-модели на сервере.
2. Способ по п. 1, в котором устройство просмотра сцен является смартфоном, планшетом или персональным компьютером с возможностью вращения целиком или поэтажно вокруг любых осей и обеспечивает мгновенную загрузку 3D-изображений объектов в устройство просмотра сцен.
3. Способ по п. 1, в котором выполняют оцифровку изображений внутренних и наружных поверхностей объекта, который может быть зданием или иным сооружением.
4. Способ по п. 2, в котором устройство просмотра объединяет компоненты математических выражений формата 3D-модели объекта, отображает формат 3D-модели объекта в 2D- или в 3D-виде, позволяет построить маршрут по виртуальной модели, искать кратчайший маршрут на плане, находить информацию, занесенную в файл 3D-модели объекта о пожарных обозначениях.
5. Способ по п. 1, в котором контуры на изображении выявляют посредством детектора границ Кэнни, выделяют объект по цвету, пороговому преобразованию.
6. Система перевода плоских изображений объектов в формат 3D, при этом система включает в себя датчик изображения, соединенный с вычислительным устройством, вычислительное устройство включает в себя модуль обработки изображения, вычислительное устройство связано с базой данных или другим устройством хранения данных, для хранения распознанных 3D-моделей сцены, изображений, информации о позиции, включает в себя сеть связи, соединенную с вычислительным устройством, и устройство наблюдения, коммуникативно связанное с сетью, для приема данных трехмерной модели, данных изображения и других связанных данных из вычислительного устройства, при этом система обеспечивает выполнение этапов, на которых:
датчик изображения оцифровывает объект через отснятые изображения посредством аппаратно-программных средств вычислительного устройства, которые содержат модуль обработки изображений, представляющий собой аппаратно-программный модуль, который находится на вычислительном устройстве для выполнения функций, связанных с анализом захвата изображений с помощью сканера, включая создание 3D-моделей на основе контуров, выявленных на изображениях, при этом оцифровка изображений предусматривает поиск текста, фильтрацию найденных результатов с текстом, нанесение текстовой информации и знаков на поверхности 3D-модели объекта;
посредством вычислительного устройства изображение анализируют на предмет присутствия границ и цветовых характеристик, при анализе выполняют поиск контуров, фильтрации контуров, записи контура в формат фигуры 3D-модели в виде последовательности точек, поиск изображений по шаблону, фильтрации найденных контуров и изображений;
после обработки изображений и считывания конструктивных параметров объекта получают набор неупорядоченных математических выражений;
полученные математические выражения упорядочивают и записывают в базу данных в виде файла 3D-модели на сервере.
7. Система по п. 6, в которой устройство просмотра сцен является смартфоном, планшетом или персональным компьютером с возможностью вращения целиком или поэтажно вокруг любых осей и обеспечивает мгновенную загрузки 3D-изображений объектов в устройство просмотра сцен.
8. Система по п. 6, в которой выполняют оцифровку изображений внутренних и наружных поверхностей объекта, который может быть зданием или иным сооружением.
9. Система по п. 7, в которой устройство просмотра объединяет компоненты математических выражений формата 3D-модели объекта, отображает формат 3D-модели объекта в 2D- или в 3D-виде, позволяет построить маршрут по виртуальной модели, искать кратчайший маршрут на плане, находить информацию, занесенную в файл 3D-модели объекта о пожарных обозначениях.
10. Система по п. 6, в которой в программно-аппаратный комплекс просмотра файла 3D-модели объекта встроен редактор, с помощью которого изменяют план с автоматической перезаписью файла 3D-модели объекта.
11. Машиночитаемый носитель данных, содержащий инструкции, выполнение которых процессором обеспечивает реализацию этапов, на которых: объект через отснятые изображения оцифровывают посредством аппаратно-программных средств вычислительного устройства, которые содержат модуль обработки изображений, представляющий собой аппаратно-программный модуль, который находится на вычислительном устройстве для выполнения функций, связанных с анализом захвата изображений с помощью сканера, включая создание 3D-моделей на основе контуров, выявленных на изображения;
каждое изображение анализируют на предмет присутствия границ и цветовых характеристик, при анализе выполняют поиск контуров, фильтрации контуров, записи контура в формат фигуры 3D-модели в виде последовательности точек, поиск изображений по шаблону, фильтрации найденных контуров и изображений;
после обработки изображений и считывания конструктивных параметров объекта получают набор неупорядоченных математических выражений;
полученные математические выражения упорядочивают и записывают в базу данных в виде файла 3D-модели на сервере.
12. Машиночитаемый носитель данных по п. 11, содержащий инструкции, выполнение которых устройством просмотра сцен, являющимся смартфоном, планшетом или персональным компьютером, с возможностью вращения целиком или поэтажно вокруг любых осей обеспечивает мгновенную загрузку 3D-изображений объектов в устройство просмотра сцен.
13. Машиночитаемый носитель данных по п. 11, содержащий инструкции, выполнение которых обеспечивает оцифровку изображений внутренних и наружных поверхностей объекта, который может быть зданием или иным сооружением.
14. Машиночитаемый носитель данных по п. 12, содержащий инструкции, выполнение которых устройством просмотра объединяет компоненты математических выражений формата 3D-модели объекта, отображает формат 3D-модели объекта в 2D- или в 3D-виде, позволяет построить маршрут по виртуальной модели, искать кратчайший маршрут на плане, находить информацию, занесенную в файл 3D-модели объекта о пожарных обозначениях.
15. Машиночитаемый носитель данных по п. 11, содержащий инструкции, выполнение которых обеспечивает выявление контуров на изображении посредством детектора границ Кэнни, обеспечивает выделение объекта по цвету, пороговому преобразованию.
RU2018132813A 2018-09-14 2018-09-14 Способ конвертации преобразования перевода 2D-изображений в формат 3D RU2740445C2 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2018132813A RU2740445C2 (ru) 2018-09-14 2018-09-14 Способ конвертации преобразования перевода 2D-изображений в формат 3D

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2018132813A RU2740445C2 (ru) 2018-09-14 2018-09-14 Способ конвертации преобразования перевода 2D-изображений в формат 3D

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2018132813A3 RU2018132813A3 (ru) 2020-03-16
RU2018132813A RU2018132813A (ru) 2020-03-16
RU2740445C2 true RU2740445C2 (ru) 2021-01-14

Family

ID=69898976

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018132813A RU2740445C2 (ru) 2018-09-14 2018-09-14 Способ конвертации преобразования перевода 2D-изображений в формат 3D

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2740445C2 (ru)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116483358B (zh) * 2023-04-13 2024-04-12 江西骏学数字科技有限公司 一种桌面式vr的伪3d用户界面实现方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6600511B1 (en) * 1997-01-08 2003-07-29 Pentax Corporation Camera for use in photogrammetric analytical measurement
US20110176179A1 (en) * 2002-07-27 2011-07-21 Archaio, Llc System and method for simultaneously viewing, coordinating, manipulating and interpreting three-dimensional and two-dimensional digital images of structures for providing true scale measurements and permitting rapid emergency information distribution
US20120169734A1 (en) * 2005-11-17 2012-07-05 University Of Washington Navigating Images Using Image Based Geometric Alignment And Object Based Controls
US9129433B1 (en) * 1998-06-26 2015-09-08 Carl Phillip Korobkin Photogrammetry engine for model construction
RU2583756C2 (ru) * 2014-04-18 2016-05-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" (ФГБОУ ВПО "РГРТУ", РГРТУ) Способ определения местоположения на основе сигнатур изображений городской застройки в видимом и инфракрасном диапазонах
US20170178404A1 (en) * 2015-12-17 2017-06-22 Google Inc. Navigation through multidimensional images spaces

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6600511B1 (en) * 1997-01-08 2003-07-29 Pentax Corporation Camera for use in photogrammetric analytical measurement
US9129433B1 (en) * 1998-06-26 2015-09-08 Carl Phillip Korobkin Photogrammetry engine for model construction
US20110176179A1 (en) * 2002-07-27 2011-07-21 Archaio, Llc System and method for simultaneously viewing, coordinating, manipulating and interpreting three-dimensional and two-dimensional digital images of structures for providing true scale measurements and permitting rapid emergency information distribution
US20120169734A1 (en) * 2005-11-17 2012-07-05 University Of Washington Navigating Images Using Image Based Geometric Alignment And Object Based Controls
RU2583756C2 (ru) * 2014-04-18 2016-05-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" (ФГБОУ ВПО "РГРТУ", РГРТУ) Способ определения местоположения на основе сигнатур изображений городской застройки в видимом и инфракрасном диапазонах
US20170178404A1 (en) * 2015-12-17 2017-06-22 Google Inc. Navigation through multidimensional images spaces

Also Published As

Publication number Publication date
RU2018132813A3 (ru) 2020-03-16
RU2018132813A (ru) 2020-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zollmann et al. Augmented reality for construction site monitoring and documentation
Fathi et al. Automated as-built 3D reconstruction of civil infrastructure using computer vision: Achievements, opportunities, and challenges
CN110135455A (zh) 影像匹配方法、装置及计算机可读存储介质
KR102200299B1 (ko) 3d-vr 멀티센서 시스템 기반의 도로 시설물 관리 솔루션을 구현하는 시스템 및 그 방법
Wei et al. Applications of structure from motion: a survey
KR101965878B1 (ko) 시각적 피처들을 이용한 이미지들의 자동 연결
CN115641401A (zh) 一种三维实景模型的构建方法及相关装置
CN106023307A (zh) 基于现场环境的快速重建三维模型方法及系统
Yu et al. Intelligent visual-IoT-enabled real-time 3D visualization for autonomous crowd management
Rahaman Photogrammetry: What, How, and Where
RU2740445C2 (ru) Способ конвертации преобразования перевода 2D-изображений в формат 3D
US11443477B2 (en) Methods and systems for generating a volumetric two-dimensional representation of a three-dimensional object
Spicer et al. Producing usable simulation terrain data from UAS-collected imagery
Kharroubi et al. Marker-less mobile augmented reality application for massive 3d point clouds and semantics
KR20160073491A (ko) 모바일 단말기를 이용한 인터렉티브 건설 공정 관리 시스템 및 사용자 인터페이스
Iakushkin et al. 3D reconstruction of landscape models and archaeological objects based on photo and video materials
Budianti et al. Background blurring and removal for 3d modelling of cultural heritage objects
US11172125B2 (en) Method and a system to provide aerial visualization of large landscape area
Alamouri et al. The joint research project ANKOMMEN–Exploration using automated UAV and UGV
Workman et al. Augmenting depth estimation with geospatial context
Dellepiane et al. Teaching 3D Acquisition for Cultural Heritage: a Theory and Practice Approach.
Mysiris et al. Pervasive 3D reconstruction to identify hidden 3D survival spaces for search and rescue management
Song et al. Real‐Time Terrain Storage Generation from Multiple Sensors towards Mobile Robot Operation Interface
Chen et al. The power of indoor crowd: Indoor 3D maps from the crowd
CN114390270B (zh) 实时智能站点全景查勘方法、装置和电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20201001