• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
06.07.2023
СПбПУ (Политех)
426

В СПбПУ использовали Петербург в качестве модели для переноса реального мира в цифровое пространство

4.4

Исследователи НЦМУ «Передовые цифровые технологии» СПбПУ разработали алгоритм, который делает более эффективным перенос данных о геометрических характеристиках объектов физического мира в цифровое пространство в рамках решения задач цифровой трансформации промышленности. Для этого был создан алгоритм выделения отдельных объектов реального мира и их классификации.

В СПбПУ использовали Петербург в качестве модели для переноса реального мира в цифровое пространство
В СПбПУ использовали Петербург в качестве модели для переноса реального мира в цифровое пространство / ©Getty images / Автор: Milonia Larcius

Результаты разработки были представлены в публикации в научном журнале Remote Sensing. Автоматизированная обработка результатов лазерного сканирования объектов физического мира для создания цифровых образов объектов в виртуальном мире является актуальной задачей, над которой работают специалисты со всего мира. При работе с существующими промышленными объектами облака точек получаются огромных размеров и без специальных алгоритмов не обойтись. Перспективным является использование алгоритмов искусственного интеллекта. Для их использования необходимо создавать специальные наборы данных, которые будут использоваться для кластеризации и идентификации объектов облаках точек.

Исследователям НЦМУ СПбПУ удалось создать такой набор данных для облаков точек, полученных в результате мобильного лазерного сканирования. Отличительной особенностью данного набора является то, что он предназначен для распознавания объектов на основе универсальной схемы классификации. Соответствующие типы объектов представляют особый интерес для формирования цифрового представления существующих промышленных предприятий. При этом следует отметить, что существующие наборы данных облаков точек имеют разные схемы классификации, что делает невозможным их совместное использование для обучения и тестирования моделей глубокого обучения.

Предложенная специалистами НЦМУ СПбПУ находится в открытом доступе и может быть использована широким кругом исследователей. «Поскольку наша классификационная схема содержит набор из 10 универсальных категорий объектов, (здания, транспорт, растительность и др.) на которые можно разделить облака точек лазерного сканирования, ее можно использовать для разработки регламентированных наборов данных, которые в итоге можно использовать как единый набор данных для обучения моделей глубокого обучения», – прокомментировал особенность разработки соавтор исследования, ведущий научный сотрудник лаборатории «Моделирование технологических процессов и проектирование энергетического оборудования» НЦМУ СПбПУ Владимир Баденко.

Основываясь на собственной классификации, специалисты НЦМУ СПбПУ разработали гибридный набор, состоящий из реальных и синтетических данных, для сегментации объектов. Он содержит 34 миллиона реальных точек и 34 миллиона синтетических. Реальные данные были собраны на улице Комсомольской в Санкт-Петербурге при помощи мобильной картографическую системы Riegl VMX-450, имеющей два лазерных сканера, а также шесть цифровых камер высокого разрешения. Облака точек реального мира из набора данных описывают объекты типичной городской среды начала ХХ века, включая дома высотой до 50 метров (пять этажей) с историческими фасадами, заборами, столбами, линиями электропередач и объектами ландшафта (деревья, реклама, урны, скамейки и так далее). Данные также содержат множество динамических объектов, таких как пешеходы и движущиеся транспортные средства.

Синтетическая часть была сгенерирована из трех виртуальных сред городских районов, созданных из 3D-моделей. Ученые использовали объекты с реалистичной геометрией и размещали их внутри городских сцен так, чтобы макеты сцен соответствовали реальному миру. «Мы получили высокую оценку производительности нейронной сети Kernel Point (KP-FCNN), обученной на нашем наборе данных, — 92,56 процентов mIoU, что демонстрирует высокую эффективность использования моделей глубокого обучения для семантической сегментации плотных крупномасштабных облаков точек в соответствии с предложенной схемой классификации. Мы надеемся, что наш набор данных будет способствовать разработке моделей глубокого обучения для сегментации сложных объектов», — отметил Владимир Баденко.

Столь высокий результат ученые объясняют тем, что, во-первых, набор данных SP3D включает в себя широкий спектр классов объектов, а также в SP3D используются высококачественные аннотации, обеспечивающие точную и подробную маркировку объектов. В дальнейшем, авторы исследования планируют продолжить свои разработки в направлении разработки наборов данных для воздушного лазерного сканирования. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ) – один из ведущих технических вузов России. Политех реализует идею создания системы подготовки специалистов новой формации – «инженерный спецназ». Это высококвалифицированные кадры, способные выполнять задачи промышленности с учетом ее современных трендов. Среди партнеров СПбПУ – более 200 российских промышленных предприятий и более 100 иностранных предприятий. Политехнический университет имеет представительства в Китае и в Испании. В 2020 году Политехнический университет стал первым среди российских вузов в рейтинге TНE University Impact Rankings и получил статус научного центра мирового уровня «Передовые цифровые технологии».
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
Вчера, 18:00
Александр Березин

Авторы нового исследования впервые показали, что круглые провалы в лунной поверхности не просто близки к многокилометровым пещерам на естественном спутнике Земли, но и располагают тоннелями, ведущими в глубину.

Позавчера, 16:00
Полина Меньшова

Хотя на предпочтения в литературе влияют образование, круг общения и множество других факторов, частично они могут передаваться по наследству. Ученые из Дании провели исследование и выяснили, какая доля различий в литературных вкусах может зависеть от генетических особенностей.

Вчера, 20:04
Юлия Трепалина

Для профилактики алкоголизма среди молодежи важно не только понимать, что побуждает употреблять спиртное, но и знать, почему молодые люди могут отказываться от выпивки. Более десятка таких причин в недавнем исследовании привели ученые из Соединенных Штатов. Комплексный учет мотивов позволит предупреждать развитие пагубной привычки, отметили специалисты.

12 июля
Александр Березин

Falcon 9 Block 5 впервые за три сотни запусков дал частично неудачный полет. Ракета выводила 20 спутников компании SpaceX, с 15 связь уже пропала, еще пять могут быть потеряны в ближайшее время.

Вчера, 18:00
Александр Березин

Авторы нового исследования впервые показали, что круглые провалы в лунной поверхности не просто близки к многокилометровым пещерам на естественном спутнике Земли, но и располагают тоннелями, ведущими в глубину.

13 июля
Татьяна

Все клеточные организмы ученые ведут от гипотетического предка — LUCA. Существует масса предположений и расчетов о том, как он был устроен, где и когда возник. В новой работе исследователи из Великобритании попытались ответить на эти вопросы.

25 июня
Игорь Байдов

Ученые из Китая и Бельгии воссоздали в лаборатории условия, существовавшие на Меркурии четыре миллиарда лет назад, и выяснили, что они были идеальными для образования слоя алмазов, который с течением времени становился лишь толще.

21 июня
Nadya

Земля начала формироваться примерно 4,5 миллиарда лет назад. Чтобы понять, как это происходило в ранние периоды развития нашей планеты, ученые ищут образцы древних горных пород. Одну из таких, возрастом почти 3,5 миллиарда лет, обнаружили рядом с городом Колли в Австралии.

1 июля
Александр Березин

Необычный биологический вид, по оценке авторов новой научной работы, пригоден для заселения четвертой планеты без каких-либо предварительных условий — уже в том виде, в котором он существует сейчас. Поскольку речь идет о фотосинтетическом организме, он способен нарабатывать существенное количество кислорода. Интересно, что кандидат на терраформирование Марса сохранил жизнеспособность после месяца в жидком азоте.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно