|
DOI: 10.14489/vkit.2024.12.pp.028-035
Гребенюк Е. А., Ротков С. И., Талипова Л. В., Морозова Е. В.
МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ ПЛОТНОСТИ ОБЛАКОВ ТОЧЕК ОТ СКОРОСТИ СЪЕМКИ
(c. 28-35)
Аннотация. Рассмотрена методика оценки зависимости конечного качества как плотности облака точек на квадратный метр дорожного покрытия от скорости движения автомобиля с оборудованием для мобильного лазерного сканирования. Данный вид сканирования наиболее часто используется при проведении съемок линейно протяженных автодорог. Предложены авторская методика анализа данных и средства автоматизации для ее проведения: скрипты, написанные на Python, и SQL-сценарии для PostgreSQL + PostGIS. Для анализа используются данные мобильного лазерного сканирования дорог общего пользования регионального значения Санкт-Петербурга, снятых в различных скоростных режимах, суммарной протяженностью 3,1 км с числом полос от четырех до шести. Облака точек проходили первичную классификацию с выделением анализируемых точек земли с применением плагина CSF-фильтр в открытом программном обеспечении CloudCompare. Полученные выводы свидетельствуют, что, несмотря на более частые замеры, при движении с высокой скоростью плотность точек падает пропорционально увеличивающейся скорости движения. Оптимальная скорость движения (в соотношении с количеством точек в облаке) варьируется от 25 до 35 км/ч. При такой скорости возможны безошибочное определение рисунка горизонтальной дорожной разметки и идентификация расположенных на дороге технических средств организации дорожного движения.
Ключевые слова: мобильное лазерное сканирование; дороги; цифровые двойники; облака точек; транспортная система; PostGIS.
Grebenyuk E. A., Rotkov S. I., Talipova L. V., Morozova E. V.
MODELLING THE DEPENDENCE OF POINT CLOUD DENSITY ON SHOOTING SPEED
(pp. 28-35)
Abstract. This paper discusses a numerical method for estimating the dependence of the final quality, as the density of the point cloud per square metre of road surface, on the speed of a vehicle using mobile laser scanning (MLS) equipment. The emphasis on this type of scanning material is due to the prevalence of MLS for surveying linear motorways. With the introduction of MLS, the road industry has received a powerful tool for detailed analysis of the condition of road surfaces and infrastructure. MLS technologies allow you to create high-density point clouds and high-resolution panoramic images that accurately display the objects of the road network and elements of traffic management (TSODD). The MLS data not only helps in assessing the quality of the coating and identifying defects but is also used for modeling and positioning objects on highways, which significantly improves the accuracy of road infrastructure management. The study proposes the author's method of data analysis and automation tools for its implementation: scripts written in Python and sqlscripts for PostgreSQL + PostGIS. The materials for the analysis are the data of mobile laser scanning of public roads of regional purpose in St. Petersburg, taken in different speed modes with the total length of 3.1 km with the number of lanes from four to six. The point clouds underwent primary classification with extraction of analysed ground points using the CSF filter plugin in the open-source software CloudCompare. Along this axis, auxiliary polygons (between adjacent scanning stations in both directions from the axis of movement) are subdivided, which are used to estimate the density of points at a distance from the axis in the author's program, which for each point of the point cloud calculates its distance from the axis and estimates the density of points per square meter of the grid. The results show that, despite more frequent measurements, the density of points dcreases with increasing speed at high speeds. The optimum driving speed (in relation to the number of points in the cloud) varies between 25 and 35 km/h. At this speed, it is possible to determine the pattern of horizontal road markings without error and to identify the technical means of traffic management on the road. The paper also presents performance measurements for these raw data sets, which will help researchers when analysing large volumes of material. The versatility of the proposed approach makes it independent of a specific type of scanner, which expands the possibilities of application. Using two types of data at once – point clouds and panoramic images – increases the accuracy of the information model created for the needs of road construction and operation. The point cloud provides spatial reference and assessment of the evenness of the surface, and panoramic images allow you to identify and model elements of the TSODD, such as signs, types of traffic lights and road markings.
Keywords: Mobile laser scanning; Roads; Digital twins; Point clouds; Transport system; PostGIS.
Е. А. Гребенюк, С. И. Ротков (Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет, Нижний Новгород, Россия)
Л. В. Талипова, Е. В. Морозова (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия) E-mail:
Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
E. A. Grebenyuk, S. I. Rotkov (Nizhny Novgorod State University of Architecture and Civil Engineering, Nizhny Novgorod, Russia)
L. V. Talipova, E. V. Morozova (Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia) E-mail:
Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
1. Симаков Н. К., Грахов В. П. Адаптирование методики разработки информационных систем на примере Государственной информационной системы обеспечения градостроительной деятельности в Удмуртской Республике // Интеллектуальные системы в производстве. 2022. Т. 20, вып. 2. С. 86–95. DOI: 10.22213/2410-9304-2022-2-86-95
2. Малышев А. В., Пигарева Н. А., Конаныхина Т. Н., Заикин Я. О. Моделирование и реализация онлайн-сервиса для поиска попутчиков для междугородних поездок // Известия Юго-Западного государственного университета. 2022. Т. 12, вып. 4. С. 142–161. DOI: 10.21869/2223-1536-2022-12-4-142-161
3. Тарарин А. М. Цифровая трансформация градостроительной деятельности // Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий. 2021. Т. 26, № 1. С. 110–121. DOI: 10.33764/2411-1759-2021-26-1-110-121
4. Сайфотдинов Ш. Р. Подготовка исходных данных для информационного ресурса муниципального образования на примере сводного плана инженерных коммуникаций / Материалы IV Национальной научно-практической конференции: сб. статей. Екатеринбург: Уральский государственный горный университет. 21 февраля 2022. Екатеринбург, Россия. С. 389–394.
5. Дудинова О. С. Разработка методики формирования информационной модели единого недвижимого комплекса: дис. … канд. техн. наук: специальность 25.00.26 «Землеустройство, кадастр и мониторинг земель» / Дудинова Ольга Сергеевна. Сибирский государственный университет геосистем и технологий. Новосибирск, 2021.
6. Внедрение цифровых двойников как одно из ключевых направлений цифровизации производства / Н. В. Курганова, М. А. Филин, Д. С. Черняев и др. // International journal of open information technologies. 2019. Т. 7, вып. 5, С. 105–115.
7. Liu C., Zhang P., Xu X. Literature review of digital twin technologies for civil infrastructure // Journal of Infrastructure Intelligence and Resilience. V. 2, No 3.Article 100050. DOI: 10.1016/j.iintel.2023.100050
8. Offboard 3d object detection from point cloud sequences / R. Qi Charles, Yin Zhou, Mahyar Najibi et al. // Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 20 Jun. 2021. Nashville, TN, USA. P. 6134–6144.
9. Zhou Y., Tuzel O. Voxelnet: End-to-end learning for point cloud based 3d object detection // Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 18 Jun. 2018. Salt Lake City, UT, USA. P. 4490–4499.
10. Миргородская Е. О., Тищенко Л. А. Единая цифровая среда как система управления строительством // Материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Пространственное развитие территорий в условиях цифровизации: социо-эколого-экономические системы; 8–9 декабря 2020, Грозный, Россия. Спектр, 2020. С. 35–39. DOI: 10.34708/GSTOU.CONF.2021.90.63.004
11. Гребенюк Е. А., Ротков С. И. Мобильное лазерное сканирование городских дорог: оценка трудозатрат для получения качественного результата // Тр. Международной конференции по компьютерной графике и зрению «Графикон». 19–21 сентября 2023 г. Москва, Россия. № 33. С. 701–709. DOI: 10.20948/graphicon-2023-701-709
12. Морозова Е. В., Талипова Л. В., Гребенюк Е. А. Анализ зависимости качества результатов мобильного лазерного сканирования от скорости движения автомобиля // Неделя науки ИСИ : сб. материалов Всероссийской конференции, 3–9 апреля 2023 г., Санкт-Петербург. В 3 ч. Ч. 2. Санкт-Петербург: Политех-Пресс. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. С. 94–96. EDN JYEQNG
13. An Easy-to-Use Airborne LiDAR Data Filtering Method Based on Cloth Simulation / W. Zhang, J. Qi, P. Wan et al. // Remote Sensing. 2016;8(6):501.
14. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023663272 Российская Федерация. Программа для хранения и обработки геоинформационных данных элементов транспортной инфраструктуры : № 2023662409 : заявл. 15.06.2023 : опубл. 21.06.2023 / Талипова Л. В., Гребенюк Е. А., Черкашин А. В. и др.; заявитель и правообладатель: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого: Зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ.
15. Методика создания базы данных ТСОДД на базе PostgreSQL и IndorTrafficPIan / Ю. Г. Лазарев, Л. В. Талипова, А. В. Черкашин и др. // Путевой навигатор. 2022. № 52(78). С. 26–33. EDN: ZWJJXK
1. Simakov N. K., Grahov V. P. (2022). Adaptation of the methodology for developing information systems using the example of the State Information System for Supporting Urban Development Activities in the Udmurt Republic. Intellektual'nye sistemy v proizvodstve, 20(2), 86 – 95. [in Russian language] DOI: 10.22213/2410-9304-2022-2-86-95
2. Malyshev A. V., Pigareva N. A., Konanyhina T. N., Zaikin Ya. O. (2022). Modeling and implementation of an online service for finding travel companions for intercity trips. Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta, 12(4), 142 – 161. [in Russian language] DOI: 10.21869/2223-1536-2022-12-4-142-161
3. Tararin A. M. (2021). Digital transformation of urban planning activities. Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo universiteta geosistem i tekhnologiy, 26(1), 110 – 121. [in Russian language] DOI: 10.33764/2411-1759-2021-26-1-110-121
4. Sayfotdinov Sh. R. (2022). Preparation of initial data for the information resource of a municipality using the example of a consolidated plan of engineering communications. Materials of the IV National Scientific and Practical Conference: collection of articles, 389 – 394. Ekaterinburg: Ural'skiy gosudarstvenniy gorniy universitet. [in Russian language]
5. Dudinova O. S. (2021). Development of a methodology for creating an information model of a single real estate complex. Novosibirsk: Sibirskiy gosudarstvenniy universitet geosistem i tekhnologiy. [in Russian language]
6. Kurganova N. V., Filin M. A., Chernyaev D. S. et al. (2019). The introduction of digital twins as one of the key areas of digitalization of production. International journal of open information technologies, 7(5), 105 – 115. [in Russian language]
7. Liu C., Zhang P., Xu X. Literature review of digital twin technologies for civil infrastructure. Journal of Infrastructure Intelligence and Resilience, 2(3),Article 100050. DOI: 10.1016/j.iintel.2023.100050
8. Qi Charles R., Zhou Yin, Najibi Mahyar et al. (2021). Offboard 3d object detection from point cloud sequences. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 6134 – 6144. Nashville.
9. Zhou Y., Tuzel O. (2018). Voxelnet: End-to-end learning for point cloud based 3d object detection. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 4490 – 4499. Salt Lake City.
10. Mirgorodskaya E. O., Tishchenko L. A. (2020). Unified digital environment as a construction management system. Materials of the All-Russian scientific and practical conference with international participation “Spatial development of territories in the conditions of digitalization: socio-ecological and economic systems, 35 – 39. Grozniy: Spektr. [in Russian language] DOI: 10.34708/GSTOU.CONF.2021.90.63.004
11. Grebenyuk E. A., Rotkov S. I. (2023). Mobile laser scanning of city roads: assessment of labor costs to obtain a high-quality result. Proceedings of the International Conference on Computer Graphics and Vision "Graphicon, 33, 701 – 709. Moscow. [in Russian language] DOI: 10.20948/graphicon-2023-701-709
12. Morozova E. V., Talipova L. V., Grebenyuk E. A. (2023). Analysis of the dependence of the quality of mobile laser scanning results on vehicle speed. ISI Science Week: collection of materials from the All-Russian conference. In 3 parts. Part 2, 94 – 96. Saint Petersburg: Politekh-Press. Sankt-Peterburgskiy politekhnicheskiy universitet Petra Velikogo. [in Russian language] EDN JYEQNG
13. Zhang W., Qi J., Wan P. et al. (2016). An Easy-to-Use Airborne LiDAR Data Filtering Method Based on Cloth Simulation. Remote Sensing, 8(6):501.
14. Talipova L. V., Grebenyuk E. A., Cherkashin A. V. et al. (2023). A program for storing and processing geoinformation data of transport infrastructure elements. Certificate of state registration of a computer program No. 2023663272. Russian Federation. [in Russian language]
15. Lazarev Yu. G., Talipova L. V., Cherkashin A. V. et al. (2022). Methodology for creating a TSODD database based on PostgreSQL and IndorTrafficPIan. Putevoy navigator, 78(52), 26 – 33. [in Russian language] EDN: ZWJJXK
Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).
Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.
После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.
Для заказа скопируйте doi статьи:
10.14489/vkit.2024.12.pp.028-035
и заполните форму
Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.
.
This article is available in electronic format (PDF).
The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.
After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.
To order articles please copy the article doi:
10.14489/vkit.2024.12.pp.028-035
and fill out the form
.
|
Текущий номер
Разработка концепции и создание сайта - ООО «Издательский дом «СПЕКТР»