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3D Target
Estrazione di features con il software ClearEdge3D di EdgeWise

La classificazione automatica delle nuvole di punti da scansioni 3D sarà disponibile il prossimo anno?

E’ quanto sembra sia emerso al termine della manifestazione SPAR3D 2017, che purtroppo ormai si tiene solo negli USA e non più anche in Europa.  E’ stato Greg Bentley, CEO di Bentley Systems, riferendosi ad un progetto Bentley-Microsoft per l'apprendimento automatico nella classificazione di mesh reali, a far capire che saremo in grado di vedere una classificazione reale e completa dalle mesh, per l’occasione della prossima conferenza  congiunta SPAR3D e AEC-ST che si terrà nel 2018 ad Anaheim in California. 

Gli scanner 3D oggi sono in grado di generare modelli tridimensionali in cui possiamo facilmente riconoscere oggetti quali vegetazione, suolo, edifici, tubazioni, trasformatori di potenza, finestre, porte e altro. Automatizzare questo processo, del passaggio dalla nuvola di punti alla classificazione di mesh, operazione nota anche come estrazione di caratteristiche, permette una automazione dei flussi di lavoro che attualmente richiedono ancora tempi abbastanza lunghi. 

I recenti scanner 3D, in grado di creare modelli fotorealistici di alta precisione di quasi tutto, dai modelli di città ai modelli digitali del terreno stanno diventando sempre più conveniente e accessibili. Il livello di prezzo più basso attuale è di circa 450 Euro per l'aggiunta di funzionalità di scansione 3D a un tablet. In futuro, la scansione e le immagini 3D saranno semplicemente incorporate negli smartphone, in quanto l’estrazione automatizzata delle caratteristiche da nuvole di punti o mesh, sta crescendo in importanza.

Ci sono casi in cui le immagini contengono un insieme limitato di tipi di oggetti in un ambiente familiare, il che rende le operazioni di riconoscimento più facile. Ad esempio, l'identificazione di iceberg in immagini satellitari o aeree del Nord Atlantico, oppure nelle raffinerie o impianti chimici, ove la maggior parte degli oggetti sono tubi, acciaio strutturale, e canali. Per queste tipologie di ambienti con un software ben definito come il RealWorks di Trimble si è in grado di identificare oggetti e in particolare anche geometrie quali pareti, pavimenti e soffitti all'interno di edifici, oppure cordoli e grondaie esterne. Nell’ultimo SPAR3D è stato annunciato che l'ultima versione di Trimble RealWorks può anche risolvere le linee elettriche il che è essenziale per automatizzare la gestione della vegetazione nelle linee di trasmissione di energia.

I sistemi di Reality Indoor hanno sviluppato una tecnologia in grado di seguire con precisione la posizione e l'orientamento (sei gradi di libertà) di uno zaino contenente sistemi LIDAR e altri sensori, mentre l'operatore cammina attraverso un edificio entrando in sale, ambienti, scale in su e in giù. Strumenti software generano già superfici intelligenti a maglie triangolate con strumenti analitici per generare automaticamente piani di pavimento, camere distinte, scale e aperture, tutto quello che serve per creare un modello con Revit dell'interno dell'edificio.

CloudToSketchNuvola di punti elaborata con SketchPoint di Trimble

Ma ancora non si giunge a estrarre totalmente in automazione le caratteristiche e sebbene la maggior parte del lavoro, quasi il 70%, è automtizzato, il residuo 30% richiede molti sforzi. Attualmente società come Clearedge offrono software specializzato, Edgewise, per la classificazione di immagini 3D. Trimble ha concesso in licenza Edgewise da Clearedge per applicazioni di costruzione e può essere utilizzato per estrarre tubi, condotte, acciaio strutturale, condotte, calcestruzzo strutturale, pareti, finestre e porte da scansioni 3D. Ma gli attuali algoritmi non sono in grado di classificare tutto e il processo rimane semi-automatizzato. Clearedge afferma che in generale Edgewise può accelerare il processo di estrazione delle funzionalità del 70%. 

Non rimane che attendere il prossimo anno per trovare a SPAR3D + AEC ST di Anaheim, forse la soluzione del problema.

(Fonti: Trimble, Edgewise, Geoff Zeiss)


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