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为何点云质量会比精度更重要?

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Lorenz Lachauer

为何点云质量会比精度更重要?
激光扫描
点云
移动扫描

2021年12月9日

|

阅读时间1分钟

根据 NavVis 的移动扫描现状报告显示,点云质量是移动扫描仪最重要的属性之一。但原因是什么呢?

移动扫描系统有望改变我们的工作方式,创造新的效率,并实现前所未有的商业模式。这是一项让测绘师及其客户为当今时代感到兴奋的技术,但它同时也提出了一些重要的问题。

激光扫描专业人员(LSP)对移动扫描到底有哪些看法?对于高要求的项目,它是否足够精确?它是否能在工作流程中拥有一个永久的位置?

为了回答以上等问题,我们最近与领先的3D技术出版社合作,制作了移动扫描现状调查报告。我们收集了世界各地LSP的观点,并对他们的答案进行了汇编,以提取数据有关的见解,揭示了行业对移动扫描的真实看法。

其中一些调查结果可能会让人感到惊讶。

关键点

你可以在此处找到该报告。下面是一个快速概述:

1.移动扫描正迅速成为激光扫描专业人士的标准工具

  • 39%的人拥有一个手持式移动扫描仪

    • 21%的受访者准备在未来12个月内购买该类设备

  • 28%的人拥有一个肩带式移动扫描仪

    • 23%的人准备在未来12个月内购买该类设备

2.激光扫描专业人士说混合式工作流程是未来的趋势

  • 86%的人赞同在一个项目中使用多种扫描方法的概念

3.打破谣言:移动扫描系统是足够精确的

  • 只有26%的人认为移动扫描对他们的项目来说不够精确

4.分辨率和点云质量比你想象的更重要

  • 激光扫描专业人士将分辨率和点云质量列为移动扫描仪最重要的属性(76%),其次是精度(71%)和扫描速度(60%)。

今天,精度并不是唯一的重要属性

这些见解编制成了一个吸引人的故事。长期以来,关于移动扫描的讨论一直集中在该技术是否足够精确,以满足严格的专业工作流程。而如今,大多数专业人员已经确定,最好的移动扫描系统已经足够精确。

这就是为什么LSP已经开始询问,一个移动扫描系统是否能产生高分辨率、高质量的点云?

这里我想多关注一下点云质量这个话题,因为对于那些刚接触移动扫描的人来说,他们可能还不完全清楚高质量点云的价值。我想解释一下点云质量的概念,谈谈为什么专业人士认为点云质量与精度一样重要(如果不是更重要),然后探讨为什么它如此难以实现。

什么是点云质量,它为什么重要?

点云质量通常是指三个不同的因素:剖面图中的“清晰度”与“噪点”,着色的逼真程度,以及点在表面是否均匀分布。

navvis-point-cloud-quality3

点云质量在专业应用中很重要,因为低质量的点云在边缘会看起来很“模糊”或有“条纹”,使观看者难以辨别扫描中的重要元素。无论你的点云精度如何,在挑选精细的几何细节时,低质量的点云都会造成问题——比如,当你正在为门框的轮廓建模时。

这就是为什么找到一个能生成高质量数据的系统至关重要。如果你想用你的移动扫描系统进行2D绘图或对建成后的情况进行3D建模,产生可视化和模拟,进行近距离检查,生成“建筑现状”描述等,你就需要一个显示精细几何细节的点云。

低质量的点云还存在另一个问题。除了看起来很模糊之外,这些数据集还会缺乏统一性,给观众一种准确性和精确性差的印象,会让人对数据本身产生怀疑。你的客户会发现,他们更容易相信高质量点云的准确性和精度,从而也会相信你的工作质量。

为何高质量点云在移动扫描中如此难以实现?

在地面扫描领域,点云的质量主要是硬件规格的一个变量。包括设备中的一个指定的激光雷达传感器。正确地校准你的硬件能够让你捕捉到高质量的数据。在移动扫描方面,故事更加复杂。

与地面扫描仪不同,移动扫描使用大量的数据处理来产生最终的点云。正如你可能知道的,这些扫描仪依靠的是同步定位和测绘(SLAM)技术, 通过在3D空间中正确对齐所有的点,让你能与移动扫描系统一起行走。

移动扫描系统还使用一些后处理技术来清理采集后的数据, 这里的每一个阶段都对最终点云的质量有巨大影响。SLAM 必须在空间上精确地对齐各点。降噪算法必须去除“坏”点,留下“好”点。例如,过滤应该去除人影,但非附近的窗户或墙壁。

所有这些技术都需要它们自己工作,然后结合起来,才能使移动扫描系统产生高质量的数据。点云的高质量代表了移动扫描仪在各个层面的质量,而且它不是偶然发生的。

这就是为什么 NavVis 对我们的移动扫描系统,如 NavVis VLX 和 NavVis M6 感到特别自豪。除了提供高精度和高速之外,我们还在生产高质量的数据方面付出了巨大的努力,这些数据是我们的用户在最严格的应用中所需要。

navvis-point-cloud-quality2

总结

要获得更多类似的见解,以及更多关于移动扫描现状的信息,包括用户人口统计、最常见的应用和常见的采用意愿阻碍,请在此下载完整报告。

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