Tech – FURAY

A Twinmotion 2021.1 újdonságai

2020 Szeptember elején írtam a Twinmotion 2020.2-es frissítéséről, és annak ellenére, hogy a 2020-as verziós és frissítései rengeteg mennyiségi, és minőségi újítást hoztak, azért megfogalmazódott bennem néhány dolog, ami még hiányzik, vagy legalábbis nagyon hasznos lenne a szoftverben.

Nos, ezeket most, a Twinmotion 2021.1-es frissítésben kivétel nélkül megkaptam, és örömömre szolgál írni a Twinmotion 2021 újabb frissítési csomagjáról, ami talán az eddigi legnagyobb, és legjelentősebb újdonságokat hozta. A véleményem szerinti két legfontosabb, és legizgalmasabb újítást direkt a sor végére hagytam.

Twinmotion 2021.1 újdonságai:

Felhasználói felület, UI fejlesztések
Új, nem realisztikus vizualizációs stílusok
Új modellek, objektumok
Twinmotion Presenter felhő
Phasing a Twinmotion Representer-ben
Novényzet színének beállítási lehetősége
Unreal engine összeköttetés és átmenet
Quixel Megascans a Twinmotion-ben
Height Map / Displacement map a Material-okban

Felhasználói felület, UI fejlesztések

A Twinmotion felhasználói felülete már a frissítés előtt is egy igen jól kitalált, és felhasználói élmény szempontból jól összerakott része volt a szoftvernek, viszont ez nem azt jelenti hogy apróbb változtatások ne lennének örömmel fogadva a felhasználók által.

Az egyik UI-al kapcsolatos újítás a fejléc új dizájnja, ami leginkább az új felhasználóknak lesz értékes, mivel remekül elmagyarázza a szoftver alapvető navigációs lehetőségeit.

Továbbá bővült az előre meghatározott navigációs mintázatok palettája, azaz több szoftver navigációs sémájára is átállíthatjuk a Twinmotion-t egy kattintásra. Ez nem csak az egér billentyűzetre igaz, hanem helyet kapott példaképp a rajz pad, és a játékvezérlő kontroller is a listában.

A jobb fölső oldalsáv is új dizájnt kapott, kicsit változtak az ikonok, és továbbá új lehetőségek érhetők el a UI ezen részén. Itt kapott helyet egy teljes képernyő gomb is.

Összességében a felhasználói felület pofásabb lett, és modernebb letisztultabb ikonokkal találkozhatunk több helyen is a UI-on.

Új, nem realisztikus vizualizációs stílusok

Ha már az oldalsávnál tartunk, itt foglalnak helyet (Teljes képernyős mód szem ikon) az új, nem realisztikus vizualizációs stílusok, melyek név szerint:

Default (Alapértelmezett nézet)
Flat outline (Árnyékok nélküli skicc)
Shaded outline (Árnyékolt skicc)
Wood (Fa)
Metal (Fém)
Foam (Hab)

Ezen vizualizációs stílusok esetében a forma van a fókuszban, és remek funkció építészek számára koncepciók bemutatásához.

Új modellek, objektumok

A 2021.1-es frissítés hozott magával 140 új, minőségi, lehelyezhető objektumot is, hogy mást ne említsünk.

Ezek az új elemek leginkább emberek, karakterek:

És kül, és beltéri sporteszközök:

Továbbá a Twinmotion beépített könyvtárába került 20 új fa is, melyek fajtájuk szerint Ázsia, és Észak Amerika területeit képviselik.

Twinmotion 2021.1 Presenter felhő

A Twinmotion Presenter, a Twinmotion egy prezentációt segítő eszköze, melyben össze gyúrhatunk különböző média tartalmakat. Képeket, videókat különböző nézőpontokból, és vizualizációs stílusokban.

A 2021.1-es frissítéssel lehetőségünk nyílik a projektünket feltölteni a Twinotion által biztosított felhő szolgáltatásba, és a Presenter projektünket megtekinteni egy böngészőben.

Nem kell hangsúlyoznom, hogy óriási könnyedséget, és szabadságot tud jelenteni, hogy mostantól egy szimpla böngészőben is be tudjuk mutatni a projektünket, és nem kell a gépünket, szoftverünket magunkkal vinni a prezentációkra.

A funkció a már emlegetett fejlécben érhető el a Push to Cloud gombbal.

Phasing a Twinmotion Representer-ben

A Phasing tool-ról már írtam a 2020.2-es frissítésekről szóló cikkemben, és annak használatáról, de íme dióhéjban a funkcióról:

Az eszköz használatával lehetőségünk nyílik a modellünk különböző elemeinek megjelenítésére különböző időkben. Példaképp készíthetünk egy izgalmas timelapse animációt egy családi ház vagy akár egy irodaépület felépítéséről.

És ahogy a szakasz címe is mutatja, ez a lehetőség már elérhető a Representerben is, tehát a prezentációs eszközben már nem csak képeket és videókat vegyíthetünk, hanem Phasing tool-al készített animációkat is.

Novényzet színének beállítási lehetősége

Igen egyszerű, viszont annál hasznosabb újítás, a különböző növényzeti elemek színének beállítási lehetősége.

Mostantól a levelek és törzsek színárnyalatát kézzel is állíthatjuk, és ezzel finom hangolhatjuk a jelenetünk vizuális megjelenését.

Twinmotion 2021.1 – Unreal engine összeköttetés és átmenet

A Twinmotion mint vizualizációs szoftver, az EPIC Games tulajdona. Az EPIC Games egy, már 1998-óta léterő projektje, és később terméke, az Unreal engine nevű videójáték motor, amely többek között a Twinmotion 3D motorja is.

Az Unreal engine, egy igen komplex motor, amely nem csak a piacon lévő legszebb vizualizációs megjelenítést kínálja, hanem széles spektrumú programozási, testreszabhatósági lehetőségeket is.

Mostantól a Twinmotion-ben elkészített projektjeinket egy gombnyomásra átküldhetjük Unreal engine-be, és az abban elérhető, gyakorlatilag végtelen lehetőségekkel finom hangolhatjuk, fejleszthetjük a vizualizációs projektünket.

Még 2020-ban írtam az Unreal Engine 5-ről, amely várhatóan, megjelenése után elérhető lesz a Twinmotion-höz is.

Akit mélyebben érdekel a téma, olvassa az Unreal engine, pontfelhő vizualizációról szóló cikkünket is.

Quixel Megascans a Twinmotion 2021.1 -ben

És megérkeztünk az az első olyan újdonsághoz, amely szerintem egy óriási lépés abba az irányba, hogy a Twinmotion adta vizualizációs lehetőségek felülmúlják az összes, real time rendering kategóriában induló piaci szereplőt (a real time renderingről ovashatsz ebben a korábbi cikkemben).

A Twinmotion 2021.1 -ben megjelent integráltam a Quixel Megascans. Akinek ez nem mond semmit ne ijedjen meg, mindjárt tiszta lesz a kép, hogy mi ez, és miért van hatalmas jelentősége ennek az újdonságnak.

A Quilxel megascans egy kollekció, könyvtár, amely több tízezer fotó realisztikus objektumot, és felületet tartalmaz. Ennyi, semmi több, és ennek egyrésze immár elérhető Twinmotionben is.

Ezzel a lépéssel megszületett az a kapcsolat, amely lehetővé teszi majd, hogy az összes Qixel Megascans tartalom elérhető legyen majd a szoftverben, és ezzel egy akkora könyvtár áll majd be a Twinmotion mögé, amelyben gyakorlatilag mindent megtalálunk majd.

A Quixel felületek és objektumok a Twinmotion könyvtárában érhetők el közvetlenül:

Már így az első frissítéssel több száz darabbal bővült az elérhető felületek száma. A Quixel felületek, egyébként a magas felbontásukról, és minőségükről hírhedtek, amit a Twinmotion-ben hiánytalanul meg is kapunk.

Fontos, hogy a Megascans elemek online elérhetőek, és mielőtt használhatnánk, le kell tölteni őket. Ez integrálva van a Twinmotion-be, azaz ugyan úgy jelennek meg a felületek és objektumok, mint a beépítettek, csak a lehelyezés előtt várnunk kell pár másodpercet a letöltésre.

Azt mellékesen megjegyzem, hogy a Quixel Megascans könyvtár azért is közel a szívünkhoz, mert rengeteg minőségi, fotoszkennelt elem is elérhető benne.

Height Map / Displacement map a Material-okban

A végére hagytam azt az újdonságot, ami számomra a legizgalmasabb, és ami szerintem már régóta egy óriási hiányosság volt a Twinmotion-ben.

Mostantól elérhető a felületek, material-ok Height Map / Displacement csatornája!

Természetesen nem fogom információ nélkül hagyni azokat, akik nem tudják ez mit jelent.

A felületek a vizualizációs szoftverekben csatornákból épülnek fel. Az egyik a színét adja meg, a másik meg azt, hogy hogyan vet rajta árnyékot a fény, ezzel szimulálva a térbeliségét.

A fentebb említett két csatorna a color / szín, és a normal csatorna. Ezek eddig is elérhetőek voltak a Twinmotion-ben, viszont a Height Map / Displacement csatorna nem.

De miért is annyira különleges ez a Height Map csatorna?

A Normal csatorna csak szimulálja a térbeliséget azzal, hogy árnyék vetést utánoz, viszont a Height Map valós, 3D geometriát keletkeztet a felületen. Lássunk erre egy példát, nézzük meg ezt a kőburkolatot:

Szép, realisztikus de nézzük meg jobban oldalról:

Látható, hogy nincs valódi 3 dimenziós kiterjedése, és ez bizonyos szögekből, tapétaszerű megjelenést kölcsönöz neki. A 2021.1-es frissítéssel megnyitották nekünk ezt a csatornát, és így mi felhasználók is definiálhatunk, realisztikus, 3 dimenziós kiterjedésű felületeket.

Lássuk hogyan:

Válasszunk ki egy bármilyen felületet, jobb klikk rá és add to User Library, azaz adjuk hozzá a saját gyűjteményünkhöz.

A Color csatornán kattintsunk a more-ra és hívjuk be a saját felületünk szín csatornáját.

Ha ez megvan irány a settings menü, és hívjuk be a Bump / More alatt a Normal és Height map csatornáinkat:

Néhány apróbb további beállítás után (méretarány, tükröződés) íme az eredmény. A képen egy általunk készített 4K felbontású, mostantól 3 dimenziós kiterjedéssel bíró, kő felület látható:

Azt hiszem ismét nem kell hangsúlyozzam, hogy mennyit nőtt ezzel a Twinmotion flexibilitása, és a projektjeink testreszabhatósága. Ha valaki járatos felületek előállításában, számára ez egy óriási lehetőség.

Ezzel végére értünk a 2021.1-es frissítések listájának, és remélem számodra is akkora öröm volt olvasni róluk, mint számomra írni. Mindenkit bátorítanék, hogy töltse le és próbálja ki a Twinmotion 2021.1 -et, főleg a mostani frissítések után.

Ha szeretnéd az alapoktól kezdeni, akkor olvasd el az EPIC Twinmotion alapok című cikkemet, illetve a látványtervezésről szóló egyéb cikkeimet ITT és ITT.

Köszönöm hogy itt voltál és elovastad a cikkünket, remélem hasznos volt számodra!

Kövess minket a Facebook oldalunkon, vagy írj bátran email-t.

Geodéziai és épület felmérés a legkisebb DJI drónnal ( DJI Mavic Mini )

Mikor 2016 tavaszán megvettem az első drónomat, egy DJI Phantom 3 Standard-ot, már akkor is létezett jobb a piacon, sőt. Akkortájt érkezett meg a Phantom 4, és elérhetőek voltak egyedi rendszerek, melyek a Phantom 3 kamerájánál, sokkal jobbakat repítettek a levegőbe.

Akkor miért választottam az elérhető „legrosszabb” megoldást a piacon, hiszen a Phantom 3 Standard volt a leg butább, és a leggyengébb kamerával rendelkező polgári drón? Egyszerű oka volt, nem volt másra pénzem.

Viszont ettől függetlenül erősen élt bennem a vágy, hogy felmérési munkákra fogjak egy drónt, és a Phantom 3 Standard képességei alkalmasnak tűntek szinte bármilyen feladatra.

Sikerrel jártam?

Igen! Ez a mérnöki csoda, hű társam volt több mint 4 évig, és már bőven a DJI Mavic széria sűrűjében úszott a piac, amikor én még mindig a „kis” Standard-ommal csináltam a terület, és épületfelméréseket.

De miért tartottam fontosnak leírni ezt a történetet?

Nemrég az egyik fotogrammetriai felméréssel foglalkozó Facebook csoportban olvastam egy érdeklődő kérdését, hogy alkalmas-e egy Mavic Mini felmérési feladatokra.

Erre érkezett egy hozzászólás egy személytől, miszerint „elindulhatsz egy autó útra egy bevásárló kocsival is, valahogy az is el fog vinni A-ból B-be…”. Szerintem nem kell nagyon magyarázni a kissé fellengzős választ tartalmát.

Sokan úgy gondolják, hogy a pontos, gyors, megbízható felmérések, a felső kategóriás, több millió forintos rendszerek privilégiumai, pedig az igazság az, hogy teljesen felesleges „betolni egy Ferrari-t a TESCO-ba, azért hogy szalámit vegyél”, mégis sokan ezt teszik.

Tehát számomra azt, hogy a piacon elérhető legolcsóbb drónt vegyem a kényszer szülte. Nem volt se pályázatos, vagy bennfentes haverom, se több millióm, csak a vágyam hogy végre fotogrammetriai felméréseket végezzek, és ehhez egy DJI Phantom 3 Standard volt a társam.

Természetesen előfordult az évek során, hogy olyan mérnöki feladatokat oldottam meg, ahol már egy Phantom 3 tudása nem elegendő. Ott bizony előkerült egy-egy „Ferrari”, de sosem éreztem szükségét egy „luxusautónak” a saját garázsomban.

A polgári drónok munkára fogása

Tehát összességében a drónokhoz és a fotogrammetriai felméréshez kapcsolódó múltam miatt, érdekes és izgalmas témának tartom, a bárki számára elérhető rendszerek, munkára fogását. Jelen esetben, hogy használhatunk-e geodéziai (vagy akár épület) felmérésre, egy Mavic Mini-t.

Egy régebbi cikkemben írtam arról általánosan, hogy milyen felmérési feladatokra alkalmas egy drón, így ha szeretnél általánosabb képet kapni a témáról mielőtt bele megyünk itt a részletekbe, mindenképp ajánlom, hogy olvasd át.

De mi lenne ez amúgy? Egy kiáltvány a gonosz, drága és felesleges drónok, és levegőbe emelt tükörreflexes kamerák ellen? Dehogy!

Fontos megértenünk, hogy a „méregdrága” rendszerek azért létezhetnek, mert van olyan feladat, melyet csak velük lehet ellátni, és polgári drónokkal nem. Viszont ezzel szemben azt is fontos megérteni, hogy egy polgári drón, mint példaképp egy Mavic Mini, tökéletesen alkalmas felmérési feladatokra.

Mire fel akalmas egy Mavic Mini felmérés feladatokra?

Ha binárisan nézzük, ugyan azt tudja mint egy több milliós drón: Repül, és van rajta kamera amivel fényképez.

Természetesen egy több milliós drón, mindezt jobban csinálja. Többet repül, magasabbra, gyorsabban, pontosabban, és a fedélzeti kamerája, nagyobb felbontású, kevésbé zajos képeket készít.

Hosszasan lehetne sorolni a különbségeket, viszont nem az a kérdés hogy melyik tud többet általánosságban, hanem hogy melyik rendszer képességei alkalmasak egy adott mérnöki feladat ellátására.

Egy 600 hektáros terület felmérésére, vagy egy 30-40 kilométeres útszakasz felméréséhez, ne álljunk neki egy DJI Mavic Mini-vel, mert nem fog sikerülni. Viszont ellenben egy depó, vagy egy kisebb terület felmérésére tökéletesen alkalmas:

Van rajta egy 12 megapixeles kamera, amely 30-40 méteres repülési magasságból simán hoz 1-2 centiméteres felbontást.(https://www.handalselaras.com/calculator/)
Az apró szenzor ellenére, szürke, felhős időben is egész korrekt minőségű képeket készít.
Kamera adatai (és torzulásai) megtalálhatók már a legtöbb fotogrammetriai feldolgozó szoftverek korrekciós adatbázisaiban (ugyan úgy, mint egy tükörreflexes kamerának)
Mivel a DJI kiadta az Android SDK-t hozzá, már alkalmas automatikus repülésre (erről hamarosan egy külön cikket fogok írni, melyben részletesen leírom a folyamatot)
Okos és stabil kis szerkezet, így viszonylag szélcsendes időben a maga kis 249 grammjával stabil képeket készít, és nem viszi el a szél.

De könnyű ezeket mondani, és hát valljuk be ez csak elmélet. Minden a gyakorlatban derül ki, és aki ismer tudja, hogy ki is szoktam próbálni a dolgokat. Jó hír, erről szól ez a cikk! Lássuk hogy válnak valósággá a fentebb leírtak, azaz hogy teljesít a Mavic Mini a gyakorlatban.

Mielőtt bele mennénk fontosnak tartom kiemelni, hogy szinte csak és kizárólag polgári drónokkal dolgozom, és a blogomon olvasható esettanulmányok nagy részében is consumer drónok szolgáltatták a felmérési alapot. Így nem csak ez a cikk, hanem gyakorlatilag bármely másik írásom is bizonyítékául szolgálhat a fentebb leírtaknak.

Legyen szó épületfelmérésről, tetőszerkezet, vagy területfelmérésről, ipari diagnosztikáról mindenhol lehet alkalmazni őket. Továbbá egy a Mavic Mini-nél komolyabb drón, a Mavic Air 2 tesztjét itt tudod elolvasni.

Geodéziai felmérés Mavic Mini -vel

A projekt célja: Egy 1000 méter hosszú, 75 méter széles földmunka terület felmérése, földtömegszámítási célra.

A felméréshez használt drón: DJI Mavic Mini

A fotogrammetriai feldolgozáshoz használt szoftver: Agisoft Metashape

Illesztőpontok jelölése és mérése

Az esettanulmány címében geodéziai felmérés áll, így természetesen geodéziai pontosságot kell biztosítanunk a felméréssel. Ehhez viszont a felmérési területen, illesztőpontokat (GCP – Ground Control Point) kell telepíteni.

Itt fontos kiemelni, hogy a manuális illesztőpontok nélkül, geodéziai pontosságot (1-5 cm), még a piacon elérhető, legfejlettebb rendszerek sem tudnak elérni. Léteznek RTK GPS-el felszerelt, bázisállomással kiegészített drónok, viszont ezek 10-15 cm pontosságot tudnak csak nyújtani maximum.

Természetesen vannak olyan mérnöki feladatok, ahol ez a pontosság elégséges, de általánosságban azt lehet mondani, hogy az illesztőpontokra még egy darabig szükségünk lesz.

A területen összesen 34 illesztőpontot jelöltünk és mértünk meg. Ez elsőre kicsit soknak tűnhet egy 1km-es szakaszhoz, de mivel a cél pontos földtömegszámítás, így fontosnak tartottam, igen sűrűn „megfogni” a területet illesztőpontokkal.

Ha mélyebben érdekel a földtömegszámítási célú drónos felmérés, akkor ajánlom egy korábbi cikkemet, ahol összehasonlítottam a légi fotogrammetriai felmérést a klasszikus geodéziai módszerekkel.

Az illesztőpontokat egyszerűen csak egy festékszóróval felfújtuk a talajra, és egy geodéziai GPS műszerrel bemértük őket.

Felmérés DJI Mavic Mini -vel

Mivel a felmérés időpontjában, még nem publikálta a DJI a Mavic Mini SDK-t, így kézi, manuális repüléssel készültek a fényképek.

Bármilyen felmérési feladatról van is szó, nem kell félni a manuális repüléstől. Egy jó minőségű fotogrammetriai modell előállításához, sokkal fontosabb hogy elég kép készüljön, viszonylag nagy 80-90%-os átfedésekkel, mint hogy szigorúan pontos átfedéseket tartsunk, egy automata felmérő applikáció által.

Hamarosan egy teljes cikket szentelek a Mini automata pilótával való reptetésének, mert már elérhető applikáció erre a célra (Droneharmony), viszont íme egy egyszerű módszer a manuális felmérésekhez:

Kapcsoljuk a drónt tripod módba (hogy lassan, és finoman mozogjon), és állítsunk be egy 2-3 másodperces automata elsütőt, majd szépen repüljük végig a sávokat. Az eredmény, kis gyakorlással szinte alig fog különbözni az automata repüléssel készíthető fényképektől.

A felmérendő szakaszról 955 fénykép készült.

Adatok fotogrammetriai feldolgozása, és eredmények

Néhányótoknak furcsa lehet, hogy ilyen nagy mennyiségű fotót készítettünk egy viszonylag kis területről. Ennek ismételten az az oka, hogy a projekt célja pontos földtömegszámítás, így az, hogy a létrejövő terepmodell, pontos és részletes legyen kiemelkedően fontos volt. Ennek biztosítása érdekében, nem spóroltunk a fotókkal.

A tájékozás eredménye, egy viszonylag sűrű tájékozási pontfelhő a teljes területről. Az hogy a tájékozási felhő sűrű, azt jelenti hogy a szoftver sok olyan pontot találta a fényképeken, melyeket azok összetájékozásához tudott felhasználni. Ez a nagy átfedéssel, sűrűn készített fotók eredménye, és egy jó jel már a feldolgozás elején.

De nem szabad elfelejteni, hogy a tájékozás része. hogy a terepi illesztőpontjainkat megjelöljük a fotókon. Ezzel a lépéssel illesztjük a modellünket geodéziai, EOV rendszerbe.

Egy pontot átlagban 15-20 foton is meg lehet jelölni. Ezen a fronton semmiképp sem tanácsos spórolni, azaz jelöljük meg az illesztőpontjainkat minden fotón ahol csak tudjuk, hiszen ez biztosítja a fotogrammetriai modell pontos összekapcsolását, a geodéziai koordinátarendszerrel.

A tájékozást 2.5 cm középhibával zártuk.

Következő lépésben elkészítjük a terep pontfelhőjét, és felületmodelljét.

Ahogy a földtömegszámítási célú felméréssel foglalkozó cikkemben írtam, a drónos fotogrammetriai eljárás nagy előnye a létrejövő terepmodell részletessége. De mennyire részletes a jelenlegi példa modellünk?

Nézzük meg a szakasz szélein kiásott csatornát példaképp:

Tehát a feldolgozás eredménye, egy 2.5 cm pontosságú, és nagyjából ilyen részletességű pontfelhő és terep modell, melyet egy DJI Mavic Mini segítségével készítettünk.

De mihez tudunk ezzel kezdeni? Ez a kérdés sokakat nem foglalkoztat, mert egy pontfelhő elkészítése, és szállítása után felteszik a kezüket.

Többször elmélkedtem már erről, de nem lehet elégszer hangsúlyozni, hogy a fotogrammetriai termékek önmagukban (pontfelhő, ortofotó, DTM, stb.) szinte semmit sem érnek a piacon. Ezek csak nyers adatok, és mérnökként nem csak a létrehozásukhoz, kinyerésükhöz kell értenünk, hanem azok információvá alakításához is.

Remekül lehet vizualizálni az adatokat, és lehet őket tálalni sokféle formában, viszont jelenlegi példánkban, és nagy valószínűséggel bármely földtömegszámítási feladatnál ezek nagyjából senkit sem érdekelnek.

Amire egy ügyfélnek szüksége van földtömegszámításnál az nagyjából 1db szám. Ez lehet egy föltömeg mennyiség, vagy egy mérleg szám.

Jelen esetben egy mérleget kellett biztosítanunk. Ez a felmérés egy alap felületet biztosított, egy későbbi komparáláshoz, melynek eredménye a két felület különbsége, térfogatban.

Tehát azzal hogy létrehoztunk fotogrammetriai módszerrel egy pontfelhőt, az még közel sem a feladat vége.

A pontfelhőt CAD szoftverben felületté alakítottuk, majd ugyan ezt tettük a későbbiekben, ugyanezen területen végzett felmérés eredményével is, és elkészítettük a területre vonatkozó földmunka mérleget. Ennek eredménye egy szám. 1db szám sokkal többet ér az ügyfeleknek, mint 10 millió pont.

Épület felmérés Mavic Mini -vel

A területfelmérések, földtömegszámítások izgalmas feladatok, de fordítsuk a Mavic Mini kameráját most egy épület homlokzata és tetőszerkezete felé.

Példánkban építészekkel dolgoztunk együtt, és a projekt célja egy családi ház tetőszerkezetének a felújítása.

Feladatunk az volt, hogy egy szolgáltassunk az épület külső szerkezetéről egy méretarányos pontfelhőt, melyet az építészek felhasználhatnak egy tömegmodell építésére.

Ahhoz hogy a létrehozott pontfelhőnk elég sűrű és pontos legyen ismét nem spóroltunk a fotókkal. Annak, hogy egy épületfelmérés esetében hogy a legjobb fotózni, nincsennek általános, mindenek fölött álló módszerei, szabályai, viszont az eredményes fotogrammetriai felmérés alapszabályai itt is érvényesek:

Ügyeljünk az átfedésre, és ne spóroljunk a fotókkal, kivenni könnyebb, mint visszamenni és újra felmérni.

A terepen 707 fotót készítettünk az épületről. Igyekeztünk a tetőszerkezetre kiemelten koncentrálni, hiszen a későbbi tömegmodell fontos részét képezi majd.

A tájékozási pontfelhő ismét sűrű, ami újfent egy jó jel arra, hogy a későbbi munkarészek is megfelelő minőségben fognak elkészülni.

A pontfelhő sűrűsége, részletessége nagyjából 0.5cm. Az épületet körülvevő fák miatt a nyers pontfelhőre ráfért egy kis takarítás, de ez hozzátartozik a feldolgozási folyamathoz.

Természetesen az építészeknek nem lesz szükségük egy 0.5 cm részletességű pontfelhőre, valamint nagy valószínűséggel egy ilyen felbontású felhő simán megfagyaszt egy CAD applikációt, így a felhő részletességét 2.5cm-re csökkentettük.

A modell méretarányának beállítását és tájékozását, egy a homlokzaton mért relatív koordinátarendszer megadásával biztosítottuk.

A pontfelhő állomány mellett elkészítettük és átadtuk az építészeknek az épület méretarányos 3D modelljét, homlokzati ortofotóit, és tetőszerkezeti ortofotóit is.

Összefoglalás és konklúzió

A fentebbi két projekthez szükséges méréseket, egy DJI Mavic Mini-vel készítettük el. A példákból látható hogy a Mavic Mini alkalmas mérnöki alkalmazású, fotogrammetriai projektekhez.

Félreértés ne essen, ez a cikk nem arról szól hogy technológiai szinten a minimumra kell törekednünk. Inkább arról, hogy ne csapjuk be magunkat. Sokan úgy gondolkodnak, hogy előbb választanak eszközt, és igyekeznek aztán minden feladatot megoldani azzal.

Mi gondolkodjunk fordítva. Először gondolkodjunk el a célokról, majd a konkrét feladatokról, és csak aztán kezdjünk eszközökben gondolkodni.

Ennek nem csak az a jótékony hatása, hogy nagyobb valószínűséggel fogjuk a számunkra megfelelőbb eszközt választani, hanem az is, hogy megtanulunk célokban gondolkodni.

A célokban való gondolkodás egy sokkal szélesebb, nyitottabb spektrum mint az eszközök, kissé kötött és rideg világa. Ez a fajta gondolkodás alkalmasabbá teszi az embert arra is, hogy észre vegye mire van szüksége az ügyfeleinek, és ne csak abban gondolkodjon hogy mit tud adni.

Szóval összefoglalva:

Gondolkodjunk célokban, és ne hagyjuk hogy szimplán az eszközök vezessék meg a döntéseinket.

LiDAR, lézerszkennelés vagy fotogrammetria? Szinonímák, vagy különböző fogalmak?

A napokban jelentette be az Apple az Iphone sorozat legújabb képviselőjét az Iphone 12-t. Jómagam nem használok Iphone készüléket, szerintem utoljára még egy 3-as Iphone-om volt jópár évvel ezelőtt, viszont figyelmes lettem egy videóra (és sok másikra is), amely a készülék egy új funkcióját mutatja be működés közben.

Az Apple úgy reklámozza a fentebbi videón látható funkciót mint LiDAR szkennelés.

Viszont aki valamennyire járatos a felméréstechnológiákban kissé összezavarodhat, hogy minek (és hogyan?!) kerül egy LiDAR szkenner egy telefonba, amikor a LiDAR alapvetően az a „buzzword”, amit nem feltétlenül fotogrammetria, vagy lézerszkennelés környékén szoktak puffogtatni.

A LiDAR fogalmat inkább a multispektrális távérzékelés mentén szokták használni, viszont akkor hol van a fogalmakban a hiba?

Számomra egyáltalán nem tűnt LiDAR technológiának amit a videón láttam. Inkább egy gyors fotogrammetriai szkennelésnek, valamint miért mondják mégis itt ott egy lézerszkennerre is hogy LiDAR?

Tegyünk gyorsan rendet a fogalmakban. Erről fog szólni ez a rövid cikk.

Mi az a LiDAR?

A LiDAR a Light Detection and Ranging rövidítése, azaz praktikusan ”fény érzékelés és távolságmérés” jelentés rövidített változata.

Már ebből látható, hogy egy gyűjtő fogalomról van szó. Olyan távolságmérési eljárásokat sorolunk a LiDAR gyűjtőfogalom alá, ahol a távolságmérés alapján, valamilyen fénysugár (elektromágneses hullám) szolgáltatja. Ez lehet a látható fény tartományában, infravörös, vagy akár ultraibolya spektrumban is.

Ezért láthatunk LiDAR jelzővel illetett lézerszkennereket is és UAV-okra szerelt infravörös, vagy ultraibolya tartományban működő multispektrális szkennereket is, melyek „belátnak a fák alá”

A két rendszer ugyan azt teszi. Aktív, jelforrással rendelkező, távolságmérő eszközök, viszont a távolságmérésre használt sugaraik tartománya különbözik.

Aki szeretné tudni tulajdonképpen hogy is lehet távolságot mérni lézer (fény vagy elektromágneses hullám) segítségéével, annak bemelegítésképp ajánlom a Wikipedia remek összefoglalóját:

„A LIDAR alapját képező lézer által kibocsátott lézerfény vagy energiaimpulzus a terjedés irányában lévő tárgyakról, objektumokról visszaverődik. A rendszer rögzíti az egyes impulzusok kibocsátása és visszaverődése között eltelt időt. Az elektromágneses energia terjedési sebessége ismert, így a kibocsátás és a tárgy által visszavert jel visszaérkezése idejének különbségéből meghatározható a tárgyaknak a műszertől való távolsága.”

Majd pedig az ide kapcsolódó cikküket.

Akkor mi a helyzet a LiDAR és a fotogrammetria viszonyával?

A választ az „aktív” szóban találjuk, vagyis hogy a LiDAR rendszerek aktív / közvetlen távérzékelési eljárások.

Az aktív / közvetlen eljárás azt jelenti, hogy kibocsátanak egy aktív jelet, melynek valamely visszatérési tulajdonságát vizsgálják távolságmérésnél (példaképp visszatéréshez eltelt idő).

Ezzel szemben a fotogrammetria nem egy aktív eljárás. A fotogrammetria egy közvetett eljárás, ahol a mérés alapját szintén a fénysugarak szolgáltatják, de egy közvetett formában.

Egy lézerszkenner esetén kibocsátjuk a fényt, felfogjuk és távolságot mérünk.

Fotogrammetria esetében digitális fényképeket készítünk, és a fényképeken található pixelek intenzitás értékéből, továbbá a fényképező kamera fizikai tulajdonságaiból (optikai tulajdonságok) vissza fejtjük az egyes pixelek térbeli pozícióját.

Így látható, hogy a fotogrammetria nem tartozik a LiDAR eljárások fogalmi körébe.

Na de mi a helyzet az Iphone 12-vel? Valóban egy LiDAR szkenner van a telefonba építve?

A válasz: Igen!

A videón látható folyamat többnyire egy fotogrammetriai folyamat. Pontosabban a készülék egy videót rögzít, melyet a szoftver lebont individuális képekre, közben rögzíti az egyes képek pozícióját is.

Ezeket fotogrammetriai algoritmusok alapján rögtön tájékozza is, pontfelhőt, 3D modellt és Textúrát is készít, gyakorlatilag a másodperc töredéke alatt. A tetejébe mindezt folyamatosan pontosítja, iterálja.

De hogy lehet az egész ilyen gyors?

Itt jön képbe az Iphone 12-be épített LiDAR szkenner, azaz egy lézeres távolságmeghatározó egység.

A fotogrammetriai algoritmusokat remekül ki lehet egészíteni egy ilyen eszközzel, hiszen a fotogrammetriai eljárás is ugyan úgy háromszögelt, távolsági adatokat szolgáltat, csak közvetett módon.

Az Iphone 12 LiDAR szkenner applikációja nem tesz mást, mint elejét veszi a folyamatnak egy lézeres távolságméréssel, és ezzel lényegesen lerövidíti a fotogrammetriai folyamat tájékozási, és pontfelhő generálási lépéseit.

Mire lehet használni egy Iphone 12 LiDAR szkennert?

Amint látható egész korrekt 3D modelleket lehet készíteni az Iphone 12 szkennerével, így nem kizárt hogy az elkészült modelleket fel tudjuk használni akár animációkban, vagy videójátékokban is.

Persze a professzionális felhasználástól ez igen messze áll még, tehát ne várja senki tőle hogy centiméter pontos, akár mérésre alkalmas produktumokat szolgáltat majd neki ez a technológia, viszont ígéretes, és van jövője.

Köszönöm hogy itt voltál és elovastad a cikkünket, remélem hasznos volt számodra!

Kövess minket a Facebook oldalunkon, vagy ha kérdésed van írj bátran email-t.

Drón felmérés A-Z-ig avagy, milyen felmérési feladatok elvégzésére alkalmas egy drón?

A drónokról 2020-ban már szinte mindenki hallott, vagy találkozott valamilyen formában. Ezekkel távirányítással működő repülő szerkezetekkel összefuthatunk játékboltok, vagy műszak boltok polcain, de akár az utcán is, nyaralás közben a tengerparton, vagy épp egy esküvőn.

Viszont annak ellenére, hogy már relatíve igen sűrűn találkozunk velük sokan nem igazán értik a létjogosultságukat. Legyintenek rájuk, vagy épp potenciális veszélyt látnak bennük. Érdeklődnek irántuk, vagy éppen félnek tőlük.

Bárhogy is legyen, azt kell mondjam mindenkinek igaza van. A drónok alkalmazása nem fekete vagy fehér, de mindenképp sokszínű. Lehet tőlük félni is, mert sajnos sokan vagy illetéktelenül, vagy akár másokra veszélyt jelentő módon használják.

A drónok nem ellenségek! Ne üljünk fel a média által néha napján felkapott, negatív körhintára, miszerint ezek a szerkezetek potenciális veszélyt jelentenek a személyes szabadságunkra.

Viszont vannak profi fotósok, videósok, akik megörökítik egy fiatal pár legszebb pillanatait, vagy épp kapós marketing anyagokat készítenek velük.

De a drónok profi alkalmazás korántsem áll meg a fotográfia és videó anyagok készítésének szférájában. A drónok fejlődésének „ámokfutására” szemet vetettek ám a mérnökök is, megszületett a drón felmérés. Ezzel meg is érkeztünk ez első fontos kérdésünkhöz a témában:

Miért alkalmasak a drónok mérnöki feladatokra? Miért olyan nagyszerű a drón felmérés?

Ahhoz hogy ezt a kérdést megválaszoljuk, először még említést kell tennünk a fotogrammetria (nem fotográfia) tudományáról. Egyik korábbi cikkemben részletesebben írok a fotogrammetria tudományáról, történetéről, viszont most röviden, a következőről van szó:

A fotogrammetria fénykép mérés. A fényképekből (ma már természetesen digitális fényképekből) való, mérnöki adatnyerés tudománya. Ez praktikusan annyit jelent, hogy bizonyos mérnöki feladatok, adat igényét (területfelmérés, épületfelmérés) digitális fényképek feldolgozásával elégítjük ki.

A fotogrammetriai módszerekbe, fényképek feldolgozásába most nem mennék bele részletesen, viszont innen már könnyen kitalálható, hogy ha digitális fényképeket tudunk mérnöki feladatokra alkalmazni, akkor a drónok kamerái által készítetteket is.

De nem felejtsük el most azt se, hogy a drónok nem csak fényképeznek, hanem repülnek is. A kettő kombinációja, elképesztő távlatokat nyitott a mérnöki szférában.

Amellett, hogy a drónok alkalmasak fotogrammetriai felmérésre, ki kell emelni, hogy alkalmasságuk a mérnöki szférában exponenciálisan növekedett áruk csökkenésével, és használatuk egyszerűsödésével.

A drónok egyre olcsóbbak lettek az évek alatt, és teljes mértékben elérhetővé váltak egy szabadúszó mérnöknek, vagy egy induló vállalkozásnak.

Továbbá nem kell hozzájuk semmilyen speciális jogosítvány, vagy tudás, csak pár óra fókuszált gyakorlás, és máris használhatjuk őket. De mire is? Ezzel elérkeztünk a téma második kérdéséhez:

Milyen területeken alkalmazható egy drón felmérésre? A drón felmérés területei

Ahogy fentebb írtam a drónok alkalmasak mérnöki felmérési feladatok elvégzésére, nézük akkor melyek is ezek a területek.

Földmérés, területfelmérés, terepi drón felmérés

A drónok által megvalósított fotogrammetriai felmérés leg alapvetőbb felhasználási területe a területfelmérés. Óriási, több száz hektáros területeket lehet felmérni légi fotogrammetriai módszerrel, és ráadásul zavarba ejtően rövid idő alatt.

A drónos területfelmérés már egyre több mérnök és cég által ismert és támogatott eljárás. Néhány éven belül várhatóan teljesen át fogja venni az uralmat a nagyobb területfelmérési projektek szférájában.

A műszaki boltokban megvásárolható, polgári felhasználásra tervezett drónok is tökéletesen alkalmasak már területfelmérési feladatokra. Erről egy régebbi cikkünkben olvashatsz részletesen, ahol is leteszteltünk egy ilyen drónt, területfelmérési alkalmazásban.

Egy felmérés általában a következőképp szokott kinézni:

Repülés és mérőképek elkészítése a területről
Fotogrammetriai feldolgozás
Térképezés a felmérési termékek (ortofotó, pontfelhő) alapján

A FURAY-nél mi is gyakran végzünk területfelméréseket. Területfelmérési és térképezési szolgáltatásunkat itt éred el.

Földtömegszámítás, térfogat számítás

A drónos területfelméréssel szorosan együtt járó terület a földtömegszámítás, köbméter számítás, vagy térfogat számítás. A felmérést ugyan úgy kell elvégezni, csak a fotogrammetriai felméréssel szerzett adatok kiértékelésében van a különbség.

A földtömegszámítási feladatok ma elérhető leggyorsabb és leg költséghatékonyabb módszere a drónos felmérés. Összehasonlítottuk a klasszikus geodéziai eljárásokat a drónos földtömegszámítással, és a drónos felmérés több szempontból is kiemelkedett.

A drónos területfelmérés sokkal részletesebb adatokat szolgáltat, mint a manuális geodéziai felmérés, és ezáltal sokkal pontosabb térfogat adatokat szolgáltat. Ezmellett jelentősen gyorsabb is.

Ahogy fentebb írtam, a felmérési adatok kiértékelésében van a különbség, mivel térképezés helyett, itt különböző felületeket hasonlítunk össze, vagy épp egy felmért felületet vetünk össze tervekkel.

Ha kíváncsi vagy mi hogy végzünk földtömegszámítást drónokkal, tekintsd meg a földtömegszámítási szolgáltatásunk.

Mezőgazdasági felmérések, precíziós mezőgazdaság

A precíziós mezőgazdaság egy nagyon dinamikusan fejlődő technológiai terület jelenleg. A drónok alkalmazása a mezőgazdaságban szintén új távlatokat nyitott, már csak azzal is, hogy a gazdák számára elérhetővé vált, egy madártávlati nézőpont a földjeikről.

Hamar láthatóvá váltak a vizes területek, a növényzet gyengébb foltjai, és a vadkárral sújtott területek. Ezekről már szemrevételezéssel is rengeteg információhoz juthattak, de ez messze van a manapság használt precíziós mezőgazdasági módszerektől.

A mezőgazdasági drónokra multispektrális szenzorokat szerelnek, melyek a fény, szabad szemmel nem látható tartományaiban működnek. A multispektrális szenzorok rengeteg olyan információt szolgáltatnak, melyet szabad szemmel nem láthatnánk, példaképp a növényzet pontos egészségi állapota.

A multispektrális szenzorok mellett a légi felvételeket mesterséges intelligenciával működő szoftverek értékelik ki és szolgáltatnak másodpercek alatt pontos tőszámlálási adatokat, számolnak hozam térképeket.

És ez még csak a kezdet, hiszen a drónokat több gazdaságban már komplett, gépi együttműködő rendszerekbe kapcsolják, ahol az adatokat közvetlenül munkagépekbe küldik, melyek példaképp így tudják hol kell több, vagy épp kevesebb trágyát kiszórni.

Épületfelmérés

A fotogrammetriai kiértékelő szoftverek fejlődésével egyre részletesebb és pontosabb pontfelhőket, 3D modelleket lehet előállítani csupán fényképek alapján.

Mára már elértük azt a szintet, hogy fotogrammetriai módszerrel geodéziai pontosságú, és lézerszkennelés részletességű pontfelhőket tudunk előállítani, és ezáltal fel lehet mérni egy komplett épületet tisztán fotogrammetriai módszerekkel. Ha ez részletesebben érdekel olvasd el esettanulmányunkat egy teljes, külső-belső fotogrammetriai épületfelmérésről.

De itt most fotogrammetriáról beszélsz, hol vannak itt a drónok? Jogos a kérdés és máris mondom a választ.

Természetesen a földről is lehet fényképeket készíteni egy kézi fényképezővel, és abból adatokat kinyerni, viszont drónok alkalmazásával remek előnyökre tehetünk szert egy épületfelmérés során.

Ha megnézzük az épülethomlokzatok felmérésének klasszikus módszereit, a földmérők mérőállomásait, vagy a lézerszkennelést, láthatjuk, hogy azok nagy általánosságban földhöz kötöttek. Remek adatokat szolgáltatnak a homlokzatról, de mi van a tetőszerkezettel, vagy a takart, bonyolult épületrészekkel.

A drónos épületfelmérés ezért is nagyszerű, mert nehezen elérhető helyekről, tetőszerkezetről is tudunk pontos, részletes adatot szerezni.

A különböző épületfelmérési projektek a FURAY egyik specialitása, hiszen nem csak felmérést végzünk, hanem a felmérési adatokból közvetlenül felhasználható rajzokat, és 3D modelleket is készítünk. A épületfelmérési szolgáltatásunkat itt éred el, illetve részletesebben olvashatsz az épületfelmérés különböző szintjeiről egy korábbi cikkünkben.

3D modellek előállítása videójátékokhoz, filmes alkalmazásokra

Ha valaki utána néz a fotogrammetriának ma, akkor akár valamiféle digitális hobbinak is tűnhet, melynek célja a különböző 3D modellek előállítása. Okostelefon appok, melyek fotókból 3D modelleket csinálnak, és ezeket tovább is küldhetjük 3D nyomtatásra, és a többi.

Ezzel természetesen nincs probléma, de ahogy fentebb látható a fotogrammetria tudománya azért ennél sokkal mélyebb. Viszont a 3D modellek előállítását hiba lenne megkerülni, a professzionális fotogrammetriai felmérések témájában.

A különböző objektumokról készített fotogrammetriai 3D modelleket közvetlenül fel lehet használni videójáték engine-ekben, animációs, látványtervező szoftverekben.

A fotogrammetriai feldolgozó szoftverek támogatják az ilyen jellegű felhasználást olyan funkciókkal, mint a textúrák árnyék mentesítése, vagy a 3D modellek komplexitásának csökkentése.

A 2020-as év nyarán közreműködtünk a Magyar Nemzeti Operaház felújításában azzal, hogy előállítottuk az Operaház klasszikus bútorainak 3D modelljeit, melyeket látványtervezéshez alkalmaztak.

A 3D szkenneléssel és modellezéssel kapcsolatos szolgáltatás oldalunkon találhatsz több letölthető referencia modellt is.

Milyen egyéb, nem felméréssel kapcsolatos területeken alkalmazható egy drón?

Az eddig kifejtett felhasználási területeknél többször említettem a szemrevételezést, vagy a madártávlati nézőpontot. Hiba lenne ennek a jelentőségét lebecsülni, ugyanis a megfigyelés már önmagában rengeteg informéciót szolgáltathat bizonyos esetekben. Nézzük is meg néhány példát.

Ipari diagnosztika, ipari objektum vizsgálat

Abban az esetben, amikor egy ipari objektum, szerkezet vizsgálata túl veszélyes ember számára, nagyon hasznos tud lenni a drónok által biztosított megfigyelési módszer. Gondoljunk csak egy elektromos tartóoszlopra, azok szigeteléseire, amit nem lehet csak úgy a földről megfigyelni, továbbá leállítani sem lehet csak úgy.

Viszont nem csak a veszély elkerülésében, hanem a hatásfok növelésében is hatalmas segítséget tudnak nyújtani a drónok.

Példaképp egy több tíz akár több száz hektáros napelempark termográfiai felmérése manuálisan rengeteg időt venne igénybe, míg egy termográfiai drón felmérés mindössze néhány óra alatt megvan.

A FURAY egy kifejezetten érdekes projektje volt a VEIKI-VNL Villamos Nagylaboratóriumokkal végzett közös munka, melyben több veszélyes elektromos szerkezet vizsgálatát, és felmérését is elvégeztük.

Rendvédelmi megfigyelés

A drónok megfigyelési alkalmassága a rendvédelmi szervek érdeklődését is felkeltette, és bizony egyre több rendőrség alkalmazza őket példaképp közlekedési rendszabályszegők leleplezésére:

https://www.facebook.com/balesetmegelozes/videos/vb.256623654392461/641130083475598/?type=2&theater

Ahogy a drónok üzemideje, azok mesterséges intelligenciája fejlődik, egyre több ilyen alkalmazásukat fogjuk tapasztalni a jövőben.

A megfigyelés mellett már felmérési célokra is használnak drónokat és fotogrammetriát a rendőrségek baleseti helyszínelésnél.

Katasztrófavédelem

Könnyű belátni, hogy a drónok alkalmazása katasztrófa szituációkban, erdőtüzek, árvizek esetén akár életeket menthet. A drónok által szolgáltatott magaslati kép megkönnyíti a döntéshozatali folyamatokat, és olyan dolgokat vehetünk észre általa, melyet a földről képtelenek lennénk.

És itt nem csak megfigyelésről, felderítésről van szó. a Pix4D egy széles körben ismert fotogrammetriai feldolgozó szoftver család, melynek a Pix4Dreact tagja katasztrófa szituációkra lett kitalálva.

A Pix4Dreact egy 2D térképező szoftver. A légi felvételekből egy részletes átnézeti képet ad a katasztrófa sújtotta területről, és ezt olyan gyorsan teszi, hogy a terület ortofotóját, még repülés közben elkészíti. A terület ortofotóján gyors méréseket lehet végezni, példaképp terület méréseket.

Drón felmérés és drón megfigyelés

Amikor elkezdtem drónokkal foglalkozni még 2013 környékén, akkor közel sem voltak még olyan fejlettek és leginkább elérhetők mint ma. Már akkor látszott az az óriási potenciál, ami bennük rejlik felmérési feladatokra.

Akkoriban elkezdtem építeni egy drónt, amely levegőbe emelheti majd egy kompakt kamerámat, de a fejlődés gyorsabb volt nálam. A DJI Phantom gépekre, már akkor GoPro kamerákat szereltek egyesek és filmeztek velük, amire természetesen felfigyelt maga a DJI is.

Nem kellett sokat várni arra, hogy a DJI beépített kamerákat szereljen drónjaira, és a többi már történelem. Megszületett később a híres Phantom 3-as széria, a Phantom RTK, a legendás Mavic széria és a drón felmérés elkezdett szépen lassan elterjedni a mérnöki szférában.

A FURAY egyik célja, hogy ez megtörténjen. Szeretnénk, hogy a mérnöki szféra minél több szegmenségbe eljussanak a drónok és a fotogrammetriai technológia.

Ha úgy gondolod neked is segíthetnénk szolgáltatásainkkal, vagy abban hogy beépítsd a drónokat és a fotogrammetriát a céged folyamataiba, keress meg minket!

Kövess minket a Facebook oldalunkon, vagy írj bátran email-t.

A Twinmotion 2020.2 újdonságai

Aki esetleg nem ismerné a szoftvert, a Twinmotion az EPIC games saját vizualizációs, látványtervező szoftvere. A versenytársak közül az emeli ki, hogy nem statikus, hanem valós idejű vizualizációs szoftver, azaz a rendering folyamat élőben, a virtuális tér berendezése közben történik.

A vizualizációs szoftver 2020-as verziója rengeteg újdonságot hozott az előző verziókhoz képest, amit a 2020.1-es frissítés nagy felbontású, minőségi fái és egyéb növényzettel kapcsolatos funkciói remekül kiegészítettek. Ezek mellett az előző frissítéssel különböző javítások is érkeztek, ami… hát fogalmazzunk úgy ráfért a Twinmotion-re, mert igen sokszor el szállt a program, vagy épp bizonyos funkciók váltak működésképtelenné az adott projektben.

2020 augusztus 10-én megérkezett a Twinmotion 2020.2 frissítése, melynek jóvoltából új, hasznos és izgalmas funkciók váltak elérhetővé a szoftverben, valamint új objektumok kerültek a könyvtárába.

Twinmotion 2020.2 új funkciók és kisebb fejlesztések

Phasing tool
Animátorok
Fejlesztett tócsa effektek

Phasing tool

Az eszköz használatával lehetőségünk nyílik a modellünk különböző elemeinek megjelenítésére különböző időkben. Példaképp készíthetünk egy izgalmas timelapse animációt egy családi ház vagy akár egy irodaépület felépítéséről.

A használata igen egyszerű. Egy hasonló idősávon kell dolgoznunk, mint amit már az animációknál megszokhattuk, csak itt a különböző fázisokat kell megadnunk, és használnunk a navigátort a különböző elemek láthatóságának ki és be kapcsolására. A legegyszerűbb ha kikapcsolunk mindent az első fázisban, majd szépen elkezdjük az épület különböző elemeit bekapcsolgatni a későbbiekben.

Animátorok

Az animátorok különböző tárgyak, példaképp nyílászárók mozgatását oldják meg. Két féle típust kaptunk a frissítésben, egyet forgatásra (Rotator), egyet pedig egy adott irányba való mozgatásra (Translator).

Az animátorok használatához csak le kell helyeznünk az animátor objektumot és hozzá kell linkelnünk ahhoz a tárgyhoz amit meg szeretnénk mozgatni.

A frissítéssel kaptunk olyan dinamikus elemeket is, amik már beépítetten használják ezt a funkciót. Ezek:

Játszótéri forgó
Sorompó
Kapu
Föld alá leengedhető oszlop

Új tócsa, pocsolya effekt

A Twinmotion-nek az időjárási effektjei miatt eddig sem kellett szégyenkeznie, viszont most az esős időben megjelenő tócsák és az eső cseppek becsapódási effektje kapott egy ráncfelvarrást.

Twinmotion 2020.2 új objektumok

Parametrikus ajtók
Új kelet ázsiai fák
Új víz anyag
Új munkagépek
Új repülőgépek

Parametrikus ajtók

A 2020.2-es frissítéssel nem csak hogy kaptunk a Twinmotion-be néhány jól használható, stílusos ajtót, de még parametrikusak is. Természetesen a paraméterek szabadságfoka nem összeegyeztethető az építészeti tervező szoftverekben használható ajtókéval, de mindenképp egy üdvözölt újdonság a saját paraméterekkel rendelkező nyílászárók megjelenése szoftverben.

A sima egy szárnyú ajtók mellett kaptunk dupla, forgó, valamint tolóajtókat is. Ezekhez mind elérhető többféle stílus, továbbá testre szabható a kilincs és a keret stílusa valamint a felfüggesztések láthatósága. Természetesen az ajtókra bármilyen anyag beállítható.

A testreszabhatóság és a parametrikák mellett egy nagyon kellemes funkció, hogy az ajtók lehelyezéskor automatikusan az adott nyílás méretét veszik fel. Természetesen eltérhetünk a nyílás méretétől, de ez az automatika rengeteg időt tud spórolni a terek berendezésekor.

És itt még nincs vége. Az új ajtók animáltak is így ki be kapcsolhatjuk az animációjukat, sőt egy olya trigger beállítást is kaptunk, amely érzékeli a kamera közelségét, és akkor süti el a nyitás animációt, amikor az ajtó közelébe megyünk, megspórolva ezzel az animációkban való időzítést.

Kelet ázsiai fák

Kerültek új fák is a könyvtárba, mégpedig összesen 15 darab. Az új fák mindent tudnak mint 2020-as testvéreik. Felbontásuk, részletességük nagyon magas, adaptálódnak a 4 évszakhoz, valamint három féle kor beállításuk van.

Az új fák fajtájuk szempontjából a kelet ázsiai régióból származnak. Nincs konkrét információm arról, hogy milyen lett így a fák lefedettsége fajta szempontból, de nyilván hiány cikk volt ha erre a fejlesztők időt és energiát szántak.

Új víz anyag

Az új víz kifejezetten realisztikusra és okosra sikeredett. Az előző verziókhoz képest rengeteg beállítást megkaptunk. Testre szabhatjuk a vízfelület hullámosságat, tükröződéseit, a víz mélységét, zavarosságát.

Ezek mellett játszhatunk a vízfelület sodrásával, annak sebességével és még az évszakok is hatnak a felületre, azaz praktikusan befagy télen, illetve felenged nyáron.

A rengeteg beállítás mellett sok, már előre konfigurált változatot is kaptunk amiből mindenki ki tudja választani a neki tetszőt, akár egy medencébe, akár természetes vizet szeretne a beállításában.

Új munkagépek

Az új munkagépek rögtön kétféle változatban érkeztek. Egy normál és egy animált változatban. Kifejezetten tetszetős a Twinmotion ezen iránya, hogy az új objektumok közül azokat, melyeknek van valamiféle mozgása, a fejlesztők animációval csomagolják.

Az új gépek magas részletességű 3D modellek és van néhány beállítási lehetőségük is. Megadhatjuk a színüket és még saját logót is elhelyezhetünk rajtuk.

Nagyon jól alkalmazhatók a fentebb említett Phasing tool-al, bemutatva, megjelenítve velük egy építkezés korai szakaszát.

Új repülőgépek

A munkagépekhez hasonlóan nagy részletességű 3D modellek formájában érkeztek az új repülők, melyeknek beállíthatjuk a színeit, valamint saját logót is rakhatunk rájuk.

Ha szeretnél még hasonló cikkekt olvasni Twnimotion témájában, ajánlom az Twinmotion alapjai bejegyzésünket, vagy cikkünket a meggyőző és fotorealisztikus látványtervekről.

Kövess minket a Facebook oldalunkon, vagy írj bátran email-t.

DJI Mavic Air 2 – Mérnöki szemmel, avagy hogy teljesít a gép fotogrammetriában?

2020. Április 15-én egy rövid időre megdermedtem az email fiókomat pásztázva, mikor is megláttam hogy a DJI bizony valamit leleplezni készül. Ezt szűk két hét izgatott várakozást követte, mire is megtudtuk, hogy a tech cég új drónja az Air szériát fogja majd erősíteni, a DJI Mavic Air 2 gépével.

Kissé csalódott is voltam, meg nem is. Őszinte leszek azért reménykedtem benne, hogy valami izgalmasabb, korszakalkotóbb formát és összességében valami frissebbet kapunk, de „csak” a polgári szférában elérhető, toronymagasan a legjobb ár / érték arányú drónt kaptuk meg, amit valaha látott a világ.

Viccet félretéve ilyeneken időm se volt gondolkodni, hiszen már a bejelentés előtt kiszivárgott (manapság mindent kiszivárogtatnak, ami nekem egy kifejezetten ellenszenves dolog) hogy 48 megapixeles kamerát fog kapni a DJI gépek új képviselője.

Aki ismeri munkásságom az tudja hogy ennek mekkora jelentősége van számomra. Aki nem ismeri, annak pedig őszintén ajánlom hogy olvasson tovább, mert csoda dolgokat fog látni.

Miről fogunk beszélni ebben a cikkben?

A DJI Mavic Air 2-ről általánosságban (repülési idő, hatótáv, videóminőség, funkciók…)
A Mavic 2 Air ára
Első repülés tapasztalatai
Fotogrammetriai tesztek és eredményeik

A DJI Mavic Air 2-ről általánosságban

Mire ez a blogbejegyzés megjelenik addigra már több mint valószínű, hogy aki érdekelt a témában már minden számára releváns információt meg tudott szerezni magának a DJI Mavic Air 2-ről, hiszen a kompetens Youtube-erek, bloggerek már több mint egy hete publikálták tesztjeiket.

Ezzel nincs is gond, hiszen jómagam is ezen, többnyire videó tesztek alapján hoztam meg a vásárlási döntésem… Na persze, mintha nem rendeltem volna elő abban a pillanatban, hogy megjelent a vásárlás gomb a DJI ARS oldalán.

Ennek apropóján ebben a cikkben nem az általános képességeit taglalom részletesen a drónnak, de a teljesség kedvéért röviden ezekről is írok mielőtt bele vágnánk a fotogrammetriai tesztekbe.

Az Air 2 főbb jellemzői

48 megapixel felbontású kamera (8000×6000 pixel felbontás)
Nagyjából 30 perces repülési idő (Az életben nem merül le…)
4K 60FPS videófelvétel (+Full HD 240FPS, 8K Hyperlapse, és még sok más)
Az előző modellekhez képest fejlettebb célpont követő funkció (+ehhez kapcsolódó rengeteg automata funkció)
Kb. 3 kilométeres hatótáv, melyet Nem Wifi csatorna biztosít (Hosszabb hatótáv és nagyobb biztonság a belvárosi Wifi tengerben)

Ezek alapján a DJI Mavic Air 2 több mint alkalmas professzionális fotós és videós munkákra. Apró mérete és súlya pontosan egy olyan mezsgyén mozog, hogy a szél már nem viszi el, feltűnést sem igazán kelt (ez a belvárosi munkák esetén jön kifejezetten jól)

Jelenleg úgy írom a cikket, hogy nem repültem még a géppel. A táskájában pihen startra készen, és kb. 2 óra múlva már a levegőben lesz. Nem szeretnék egy kedves olvasót sem untatni a száraz adatokból való következtetésekkel, így mielőtt rátérünk a tényleges tesztekre, még beszéljünk pár szót a gép áráról.

A DJI Mavic Air 2 ára

Mi a DJR ARS – től szereztük be a saját példányunkat így az Ő áraikat fogom referenciaként felsorolni. Ajánlom a DJI ARS-t hiszen ők a hivatalos magyar DJI retail store, és nem csalódtam még bolt egyetlen szolgáltatásában sem.

DJI Mavic Air 2 – 299.900 Ft
DJI Mavic Air 2, Fly More Combo – 379.900 Ft
DJI Care biztosítás a gépre – 31.900 Ft

Beszéljünk picit ezekről az árakról.

Először is, nem győzöm hangsúlyozni, hogy mennyire fontos a DJI Care vásárlása, főleg egy ilyen értékű drónhoz. Aki nem ismeri a DJI Care-t annak dióhéjban:

A DJI Care garanciával rendelkezők számára, bármi, akár pilóta hibájából történő káreset történik a drónnal, azonnal javítják vagy cserélik. Ennek feltétlei:

Meg kell lennie, az akár ripityára tört drónnak! Tehát ha elviszi a Duna, akkor sajnos nem működik a dolog.
Nem végtelen alkalommal működik a DJI Care, hanem összesen 2 alkalommal cserélik az összetört drónt.
Amellett hogy valaki kiváltotta a DJI Care-t minden csere alkalmával, mégegyszer ki kell fizetni kb. egy a gépre vonatkozó DJI Care összeget. Ettől ne ijedjen meg senki, mert a matek még 2 csere esetén is a mi oldalunkon áll határozottan: 31.900 Ft az alap DJI Care + 31.900Ft az első csere = 63.800 Ft Nos könnyen láthatjuk, hogy ez jóval kevesebb, mintha egy új gépet kellene vennünk.

A gép ára pedig elképesztően alacsony. Természetesen sok pénzről beszélünk, de ár / érték arányban a DJI Mavic Air 2 verhetetlen. Néhány héttel ezelőtt, ezt a minőséget határozottan nagyobb, és jóval drágább gépektől kaphattuk csak meg. Ha valaki csak meg közelíteni akarta ezt a minőséget (Például egy Mavic 2 Pro-val) annak igencsak a zsebébe kellett nyúlnia, és minimum fél millió forintot letennie az asztalra. Most ehhez, és még jóval többhöz (magasabb felbontás, hosszabb repülési idő és hatótáv, extra funkciók, stb.) 300.000 Forintért hozzájuthat.

Az első repülés tapasztalatai

Az átvétel másnapján gyönyörű idő köszöntött ránk, így a kora délelőtti órákban egy alkalmas helyszínen a levegőbe is emeltem a gépet, és néhány perc leforgása alatt a következőket tapasztaltam:

A Mavic Air 2 gyakorlatilag mozdulatlan a levegőben, pedig volt egy kis szellő is ami tologathatta volna. Annyira stabil, hogy kedve lenne az embernek egészen közel hajolni, hogy lássa, hogy egyáltalán mozdul 1-2 millimétert. Ilyet azért ne csináljuk…

A gyors próbakör alatt hamar rájöttem, hogy ez nem egy Mavic Mini. Az új távirányító dizájn stabilitás és finomsága párosul a gép irányíthatóságának stabilitásával és finomságával. Azonnal reagál, Normál módban is roppant mozgékony és nagyon pontos az irányítás.

Nem telt bele sok idő mire a kiindulási ponttól, kb. már 400 méterre jártam, úgy 80 méteres magasságon. A jelerősség maximumon, és a videó átvitel is hibátlan, szakadozásnak nyoma sincs.
A gimbal, azaz a kamera kiegyenlítője természetesen nem okozott meglepetést. Nem csináltam semmi őrült trükköt a géppel, de nem tudtam úgy manőverezni, hogy a kép akár egy picit is bemozdult volna.
És akkor elsütöttem az első 48 megapixeles képet. Az első gondolatom az volt hogy, hát igen, azért nem instant készíti el a gép ezeket a nagy felbontású képeket, bár erre számítottam is. Tehát a 48 megapixeles képek készítésekor, van egy 1-2 másodperces „várakozási idő”, de legalábbis annyi, hogy meg kell álljunk a levegőben fotózáskor. Kissé lustának is tűnhet ez a mód, de remélhetőleg gyorsítanak rajta majd a jövőben egy frissítéssel.

De most térjünk át a fotogrammetriai tesztekre, mert ott még fogok elmélkedni az ide tartozó funkciókról.

Fotogrammetriai tesztek

A fotogrammetriai tesztek célja

Arra vagyunk kíváncsiak, hogy 100 méteres magasságból, milyen minőségű fotogrammetriai termékeket tudunk előállítani a 48 megapixeles szenzor segítségével.

Ehhez egy kis magyarázat

A légifotogrammetriai felmérésekkel előállítunk egy ortofotót és egy pontfelhőt, melyekkel 3D térképeket tudunk rajzolni, azaz praktikusan tervezési alaptérképeket.

Ahhoz hogy jó minőségű térképet állítsunk elő, jó minőségű alapadatok szükségesek.

Az hogy milyen minőségű (és részletességű) lesz az ortofotónk, és a pontfelhőnk nagyban függ a kamera felbontásától (és az optika / érzékelő minőségétől is).

Ha egy nagyon egyszerű példán szeretnénk szemléltetni, akkor egy 48 megapixeles felbontású képen, négyszer annyi adat van mint egy 12 megapixeles képen, pusztán azért, mert 4 szer annyi pixel van a digitális képen.

Amikor a levegőből fotózunk, fontos a Térbeli felbontásra figyelnünk, azaz, hogy egy, a digitális képet alkotó pixel, mekkora területet fed le a valóságban. Például ha egy DJI Phantom 4 géppel 1000 méteres magasságból fotóznánk, akkor 1 pixel valós mérete kb. 25×25 centiméter lenne. Ez azt jelenti, hogy egy csatorna fedlapot sem igazán tudnánk megkülönböztetni a képen mert az 4 pixelből állna. Viszont ha 100 méterről fotózunk akkor egy pixel 2.5 centiméternek felel meg, így ezzel sokkal több vizuális adat lesz elérhető.

A nagy magasság előnye hogy kevesebb képet kell elkészítenünk, mert több területet látunk be a kamerával, viszont hátránya, hogy minél magasabban vagyunk annál kevesebb adatot nyerhetünk ki a képekből.

Ezt összefoglalva: Eddig nagyjából 40 méter volt a maximum repülési magasság amiből megfelelő minőségű adatot tudtunk előállítani. Ez most akár lehet 160 méter is, vagy 100 méterről majdnem dupla olyan jó minőség.

Mit jelent ez számunkra?

A DJI Mavic Air 2 48 megapixeles szenzorának, becsült térbeli felbontása 100 méteren 0.33 cm / pixel

Ha 100 méterről tudunk 40 méter helyett fotózni, legalább felére lecsökken a terepi munka időtartama.

Az eddigi adatminőségünk dupláját tudjuk szolgáltatni … azt hiszem ezt nem kell megmagyarázni.

De nézzük meg ezt gyakorlatban.

Első teszt

A feldolgozáshoz Agisoft Photoscan-t használtunk, mindent Medium beállításon és a feldolgozó hardver egy 9. generációs i7-es processzorral, 32 gb DDR4 memóriával és egy Nvidia Quadro RTX3000 videókártyával rendelkező notebook volt.

Az első felmérési területről (20.000 négyzetméter) 100m-es magasságban készítettük el a képeket, így 56 fotó készült a területről, nagyjából 70%-os átfedéssel.

A feldolgozási idő a következőképp alakult:

Tájékozás = 5 perc (56 fotó)

Pontfelhő előállítás = 7 perc (20 millió pont)

Felület előállítás = 7 perc (500.000 poligon)

Textúra előállítás = 2 perc (16 megapixel)

Ortofotó generálás = 2 perc (169 megapixeles ortomozaik)

Eredmények

Először is nézzük meg a pontfelhő felbontását. A 20.000 négyzetméteres területről, 10 perc terepi munkával és 23 perc feldolgozási idővel, azaz nagyjából fél óra alatt sikerült előállítani egy 1 centiméter részletességű pontfelhőt, 100 méteres magasságból.

Ez az eredmény minden várakozásunkat felülmúlta. Ahhoz hogy ilyen részletességű pontfelhőt állítsunk elő egy területről, eddig maximum 30 méteren kellett repülnünk, ami legalább 300-400 képet igényelt volna 80%-os átfedéssel.

De mennyire részletes az ortofotó?

Íme néhány kinagyított részlet:

Szavakra lefordítva: Ez a részletesség azt jelenti, hogy egy kozmű fedlap, emelő lyukjai is kivehetők a képen, hangsúlyoznám úgy, hogy a képeket 100 méteres magasságból készítettük.

Emlékezzünk mi volt a célunk a teszttel.

„Arra vagyunk kíváncsiak, hogy 100 méteres magasságból, milyen minőségű fotogrammetriai termékeket tudunk előállítani a 48 megapixeles szenzor segítségével.”

A minőség szintén minden várakozásunkat felülmúlta, és mindezt elképesztően rövid terepi felmérési és feldolgozási idővel.

Bevallom őszintén, bár bíztam a teszt sikerességében, de azért kissé féltem hogy egy fotogrammetriai feldolgozó szoftver milyen minőségű adatokat fog előállítani egy fél inch-es szenzor 48 megapixeles képeiből. A Fél inch… nem valami nagy, és egy ilyen pici érzékelőn létrejövő óriási felbontás, bizony könnyen zajos kepékéket eredményezhet, de ennek szerencsére semmi nyoma.

De egy teszt nem teszt, nézzünk meg ugyanezt egy másik területen is.

Második teszt

A második tesztet ugyan ezekkel a paraméterekkel végeztük, csak egy másik, hasonló méretű területen. Azért választottuk ezt a területet, mert a felületek színe változatosabb, viszont geometriája sokkal laposabb. Az ilyen területeken remekül kijön, ha a feldolgozó szoftver valamilyen hibát vét a kamera kalibrációs folyamatban, vagy nem tudja megfelelően kiküszöbölni az optika torzításait.

Tájékozás = 5 perc (56 fotó)

Pontfelhő előállítás = 18 perc (15 millió pont)

Felület előállítás = 10 perc (1.400.000 poligon)

Textúra előállítás = 6 perc (16 megapixel)

Ortofotó generálás = 2 perc (140 megapixeles ortomozaik)

Eredmények

A második teszt eredményei csak tovább erősítettek minket abban a meggyőződésben, hogy a DJI Mavic Air 2 48 megapixeles kamerája, több mint alkalmas fotogrammetriai feladatok ellátásra.

Összegzés

Tehát tesztünk célja az volt hogy megvizsgáljuk, alkalmas e a DJI Mavic Air 2, 48 megapixeles szenzora fotogrammetriai munkákra, és valóban hozza e a felbontás azt a minőséget, melyet megelőlegeztünk neki, szimplán a papírforam alapján.

A válasz: Igen, határozottan Igen!

Mondanom sem kell, hogy hihetetlenül örülünk ezeknek az eredményeknek, mert ez a drón és szenzora, egy hatalmas előrelépést jelent nekünk abban hogy munkánkat a legjobb minőségben tudjuk elvégezni.

Akik ismernek minket és a munkásságunkat tudják, hogy fejlődésünk egyik fő mozgatórugója az ügyfeleink elégedettsége és pozitív visszajelzéseik. Büszkén jelenthetjük, hogy ismét tettünk egy lépést annak irányába, hogy a legkiválóbb szolgáltatást tudjuk nyújtani.

He érdekelnek a szolgáltatásaink, vedd fel velünk a kapcsolatot bátran bármikor: https://furaysolutions.com/terkepezes/

Az Unreal Engine 5 két forradalmi újítással érkezik

A játékipar forradalmasítása

Az EPIC games bejelentette az Unreal Engine 5-öt a Summer Games Fest-en, és nem túlzó azt állítani, hogy a új motort két új forradalmi komponense, a Lumen és Nanite forradalmasíthatja a játékipart.

Szemléltetés = Teljes siker

Ahogy Dale Carnegie is leírta nagysikerű könyvében, a szemléltetés az emberek meggyőzésének egy kifejezetten hatásos módja. Az EPIC games nem csak beszélt új játékmotorjukról, hanem egy látványos prezentációval indított, ami egyben az első hivatalos játékmenet bemutató is volt Playstation 5 platformon.

Újdonságok az Unreal Engine 5-ben

A bejelentés az Unreal Engine két legújabb komponensére volt kihegyezve leginkább a Lumen-re és a Nanite-re. Viszont emellett az EPIC beszélt azon víziójáról, miszerint egyesíteni szeretnék az Unreal Engine 5 -el az összes létező játék platformot, legyen az egy mobil készülék, vagy egy játék konzol.

Unreal Engine 5 – Lumen

A Lumen egy dinamikus világítás megoldás, amely azonnal reagál a játéktér változásaira, elképesztő pontossággal és sebességgel. A fejlesztők azt ígérik, hogy a digitális világítás alkotó sugarak „végtelen” számmal fognak visszaverődni az egyes felületekről, ezzel egy sokkal valósághűbb látványvilágot megteremtve. A technológia által az egyes terek bevilágítása nem csak sokkal látványosabb, valósághűbb lesz, hanem sokkal erőforrás kímélőbb és egyben gyorsabb is.

Unreal Engine 5 – Nanite

Az EPIC megfogalmazása szerint a Nanite (virtualizált mikropoligon geometria) az fejlesztőket teljesen felszabadítja a virtuális terek berendezésére használt 3D modellek geometriai részletességgel kapcsolatos megkötéseitől. Ez azt jelenti, hogy a „Low Poly” alacsony poligonszámú modellek ideje lejárt.

Nincs szükség többé alacsony poligon számú 3D modellekre erőforrás kímélés céljából, mivel a technológia azt ígéri, hogy akár egy több száz millió poligonból álló modellt is játszi könnyedséggel fog kezelni a motor.

A fotogrammetriai szkennelés fénykorát élheti

A fotogrammetriai szkennelés már nem újdonság a videójáték iparnak. Több nagy fejlesztő, vagy CGI cég is alkalmazza a fotogrammetriai szkennelést, mint olcsó és gyors megoldást a 3D modellek előállítására.

A fotogrammetriai szkennelés általában óriási poligonszámú modelleket állít elő, melyeket „le kellett butítani”, hogy használhatóak legyenek videójátékokban… egészen idáig.

A Nanite ígérete szerint bátran beilleszthetünk akár több százezer poligonszámú fotoszkennelt modelleket is a virtuális terekbe, hiszen a megoldás ezeket dinamikusan skálázza majd.

Már több alakommal állítottunk elő fotoszkennelt modelleket játékokhoz, és ezért is vagyunk kifejezetten izgatottak a Nanite miatt. Végre azok a modellek melyeket digitalizálunk, teljes pompájuk mutatkoznak majd meg az Unreal Engine 5 jóvoltából.

Ha érdekel a munkánk [ITT] megtekintheted.

Az Unreal Engine 5 megjelenési dátuma

Az EPIC Games az engine-be való előzetes betekintést 2021 elejére, majd a teljes kiadást 2021 végére ígéri. Izgatottan várjuk!

Dronedeploy – Egy A-tól Z-ig fotogrammetriai szolgáltatás csomag

A mai cikkünkben a Dronedeploy online szolgáltatását szeretnénk bemutatni nektek. Előző cikkeinkben már megjelöltünk néhány fotogrammetriai szoftvert, de most részletesebben be is mutatunk nektek egyet a sok közül.

Mit tudhattok meg a bejegyzésből:

Mi is pontosan a Dronedeploy
Mik az egyes komponensei
Hogyan használhatók az egyes komponensek adott szolgáltatási területeken
A szolgáltatás ára

De mi is az a Dronedeploy, és miért „helytelen” szoftvernek nevezni?

A Dronedeploy egy teljeskörű, légifelvételezési és fotogrammetriai feldolgozó, elemző online szolgáltatás.

A kulcs az online szolgáltatásban van. Az utóbbi években egyre több szoftverfejlesztő cég választja a SAS (Software as a Service) modellt, melynek lényege, hogy nem egy dobozos, letölthető, telepíthető szoftvert készít és értékesít, hanem a fejlesztésüket online teszik elérhetővé, mint egy szolgáltatást, általában havidíjas konstrukcióban.

Tehát a Dronedeploy egy online szolgáltatás, mely alkalmas:

Fotogrammetriai feldolgozásra felőben
Fotogrammetriai termékek analízisére és dokumentálására, szintén online és felhőben
kollaborációra online

Továbbá tartozik az egészhez egy IOS / Android applikáció is, mellyel a drónunk autópilóta üzemmódban terepfelméréseket, adott célú felmérési felvételezéseket tud végrehajtani.

Szóval összegezve a Dronedeploy egy valóban teljes csomag. Automatizált repülés, és teljes körű online feldolgozás, analízis.

A Dronedeploy Flight App

Mielőtt belemennénk a Dronedeploy online komponenseibe, vegyük szemügyre az autópilóta applikációját.

Az applikációnak ugyan rengeteg funkciója van, de dióhéjban pont azt adja amire számítunk. A drónunk manuális irányítás és fényképezés helyett, egy előre megadott „missziót” fog végrehajtani, teljesen automatikusan.

De miért is jó nekünk egy automatizált repülési misszió pontosan?

Nos, példaképp célunk egy terület térképezése, igen fontos a feldolgozási alapanyag, a fényképek. A teljesség igénye nélkül, a fotogrammetriai feldolgozás, megfelelő mennyiségben átfedő fényképeket igényel, és minél pontosabban tudjuk ezt teljesíteni, annál jobb lesz a feldolgozás eredménye.

Az applikációban megadhatjuk a felmérni kívánt területet, és az átfedéseinket is. A app ezután automatikusan elkészíti a repülési tervet, melyet a drón végre fog hajtani.

Emellett mér rengeteg remek funkcióval rendelkezik a program:

Mivel ismert az általunk használt drón, kiszámítja a repülési időt, és jelzi ha túl nagy területet szeretnék lerepülni, amit már nem bírna a gépünk akkumulátora.
Természetesen megadhatjuk a repülési magasságot, mellyel egyből láthatjuk a fényképeink várható, terepi felbontását.
A misszió végével azonnal fel is tölthetjük a képeket a Dronedeploy szervereire, így már a terepről hazafelé menet végbe mehet a feldolgozás.

Egy szó mint száz, az autópilóta szoftverek nagyban megkönnyíthetik, és felgyorsíthatják a munkánkat, főleg térképezések esetén.

A Flight App-al való elinduláshoz, a következő hivatalos videót ajálnjuk:

A Dronedeploy Flight App ingyenesen letölthető és használható Androidon és IOS-en.

Kompatibilis a következő drónokkal: DJI Mavic 2 Pro, DJI Phantom 4 Pro v2, Skydio 2, Matrice 200/210 széria, Mavic 2 Enterprise Dual, Sensefly, Wingtra

A Dronedeploy komponensei

Mint már említettük a Dronedeploy több szolgáltatást ötvöz a komponensei által, ezek:

Fotogrammetriai feldolgozás
Analízis
Kollaboráció

Érdemes ezeket külön tárgyalni, mert példaképp az analízis önmagában 70+ külső szoftveres megoldást foglal magában.

Fotogrammetriai feldolgozás Dronedeploy-al

A feldolgozás kapcsán az első és legfontosabb amire felhívnánk a figyelmet az a felhő alapú / cloud processing.

A felhő alapú feldolgozás a Dronedeploy esetében annyit jelent, hogy nem a mi gépünkön történik a képek feldolgozása, hanem egy a cég által üzemeltetett szerver parkban. Ennek több előnye is van:

Nem a saját gépünk erőforrásai határozzák meg a feldolgozás idejét.
A feldolgozás sokkal gyorsabb. A cég által szolgáltatott szerver gépek általában igen erősek, és speciálisan fotogrammetriai feldolgozásra vannak optimalizálva.
Ahogy említettük már a terepen elkezdhetjük a feldolgozást, sőt akár meg is várhatjuk, példaképp egy depó felmérés azonnali adatszolgáltatásához.

A fotogrammetriai feldolgozás manapság teljesen automatikusan lezajlik és nem sok felhasználói beavatkozást kíván, viszont vannak olyan manuális lépések, melyeket nem tudunk elhagyni.

Ilyen például a tájékozó pontok (GCP – Ground Control Points) megjelölése, és koordinátáik megadása. Még nem tart ott egyelőre a technológia, hogy geodéziai pontosságot el tudjunk érni, terepi tájékozó pontok nélkül. Erről a későbbiekben, fogunk egy cikket publikálni.

Tehát gyakorlatilag ebben a lépésben annyi a dolgunk, hogy feltöltjük a fotókat, és GCP-ket jelölünk meg. Minden mást intéznek a szerverek.

Fontos megemlíteni, hogy nem csak RGB felvételeket tud feldolgozni a Dronedeploy. Tehát nem csak az átalánosságban megszokott szenzorok adatait tudja feldolgozni a szolgáltatás, hanem infravörös és termográf szenzorok képeit is.

Az induláshoz a következő hivatalos videót ajánljuk:

Továbbá egy teljes felmérési, feldolgozási folyamatról készült remek videó:

https://youtu.be/wURy3JA9w8U

Analízis

Ahogy már fentebb említettük a nem csak fotogrammetriai feldolgozásra képes a Dronedeploy szolgáltatása, hanem az elkészült pontfelhőn, ortofotókon, 3D modellen különböző analíziseket tudunk manuálisan, vagy automatizáltan végezni.

A látható fény tartományában készült, sima színes digitális felvételek esetén, leginkább a térbeli adatok elemzésre van lehőségünk:

Távolságmérések
Területmérések
Térfogatmérések
Különböző időpontokban készített mérések összehasonlítása

De ezek mellett lehetőségünk nyílik automatizált funkciók használatára is, mint például a tőszámlálás. A tőszámláló algoritmus néhány referencia megadás után összeszámolja nekünk egy adott területen, mennyi a referenciákkal leírt nővény található.

Manapság már igen sok kompakt multispektrális kamera és komplett drón rendszer létezik a piacon. Ezek képesek olyan spektrumban is felvételeket készíteni, melyek speciális analitikai lehetőségeket tesznek lehetővé.

Példaképp a növényzet egészségi állapotának a felmérésére használhatunk infravörös felvételeket, de növényzet állapotot egy bizonyos szintig RGB felvételekből is meghatározhatunk.

Itt kerülnek leginkább előtérbe az analízis eszközök, azaz a Dronedeploy-hoz csatlakozó külső applikációk.

Több féle megoldás használhatunk a felvételeink automatikus vagy fél automatikus elemzésére. Példának okáért szóljon az Agremo megoldása, amely RGB felvételekből a következőket tudja megvalósítani:

Tőszámlálás
Növényzet populáció
Növényzet egészségi állapot
Gyom analízis
Fertőzés analízis
Növény betegségek
vizes területek, öntözési stressz
növekedési előrejelzés

Részletesebb információkért a témában a következő videót ajánljuk:

https://www.youtube.com/watch?v=1Ty-V9uEFk4

Az RGB és Multispektrális kamerák mellett már kompakt termográfiai, hőtérképező szenzorok is vannak a piacon. A Dronedepoly szolgáltatása az ilyen szenzorokkal készített felvételek feldolgozására is alkalmas, és bizonyos analízis eszközökkel értékes információkat nyerhetünk ki az adatainkból.

termográfiai szenzorok felvételei alapján komplett tetőszerkezetek hőszigetelési tulajdonságait tudjuk vizsgálni, vagy napelemek meghibásodásaira deríthetünk fényt.

Kollaboráció

A szolgáltatáshoz számos kollaborációs eszköz csatlakozik. Ezek abban nyújthatnak segítséget, hogy adatainkból kinyert információkat, ne manuálisan kelljen archiválnunk, illetve megosztanunk, hanem különböző kollaborációs eszközök által ezt bizonyos szintig automatizálhassuk.

A Dronedeploy-hoz kapcsolódó főbb együttműködési megoldások:

Autodesk BIM 360 (CAD adatcsere támogatására)
John Deere (Automatizált, félautomatikus munkagépek programozásához)
ArcGIS Online (Térinformatikai munkák támogatására)
Microsoft Azure (Felhőalapú applikációkhoz való csatlakozás Azure-ben)
Sharepoint (MS Sharepoint csatlakozás)
Dropbox (Adattárolás felhőben)

Lehet hogy elsőre mellékesnek tűnnek a kollaborációs szolgáltatások, de higgyétek el, majdhogy nem ez az egyik legfontosabb dolog az összképben. Írtunk nektek régebben egy esettanulmányt arról, hogy hogyan végeztünk el egy hatalmas térképezési feladatot, igen rövid idő alatt, és a kollaboráció fontos szerepet játszott abban hogy ez sikerült.

Érdemes már előre megtervezni az automatizmusokat, hogy időt spórolhassunk, hiszen a 21. század erről szól.

Hogyan használható a Dronedeploy gyakorlatban, különböző szakágak szempontjából?

Mint láthattátok a Dronedeploy:

Támogatja az automatizált adatgyűjtést (automatikusan repül a drón és fényképez).
Elvégzi a félautomatikus feldolgozást (GCP-ket azaz tájékozó pontokat nekünk kell létrehoznunk és megjelölnünk ha abszolút rendszerben szeretnénk tájékozni az adatunkat)
Képes geometriai és színintenzitás alapú kimutatásokat végezni.

Ennek fényében a következő célokra tudjuk alkalmazni a szolgáltatást:

Különböző térképezési feladatok (Tervezési alaptérkép, Topográfiai térkép, stb.)

Ne feledkezzünk meg róla, hogy az alapadatokból, nekünk kell megrajzolni a térképet egy CAD szoftverben.

Földtömegszámítás, térfogatszámítás

Talán az egyik leg kézenfekvőbb felhasználási mód, mert nincs szükség külső szoftverre a számításokhoz. Egy depó mérést a Dronedeploy-al 100%-ban el tudunk végezni, és vannak már igen meggyőző kísérletek arra, hogy GCP-k használata nélkül is igen pontos eredményeket tudunk elérni.

Általános terepi felmérés mezőgazdasági elemzésekhez

Ez egy elvontabb kategória, melynek alapja a Dronedeploy instant térképezési szolgáltatása. A szolgáltatással, azonnali (csökkentett pontosságú) ortofotót kapunk a felmérendő terepről, már a repülés közben.
Egy nagyobb tableten, már a felmérés közben vizsgálva az ortofotót, értékes információkra tehetünk szert. Képzeljünk csak el egy 50-100 hektáros területet, ahol azonnal van egy elemezhető, megfelelő pontosságú, aktuális madártávlati képünk, melyen észlelhetjük a vadkárral érintett területeket, belvizes területeket, vagy éppen a gyengébb fejlődét mutató növényzet foltokat.

Precíziós mezőgazdasági elemzések és kollaboráció

Infravörös vagy multispektrális szenzorral készített képek feldolgozása és elemzése az App-ok által. Nagyon értékes, döntéshozatalt támogató információkhoz juthatunk a szolgáltatás megfelelő használata által.

Speciális építészeti felhasználás, termográfia

Termográfiai szenzorral készített képek feldolgozása. Speciális terület, de roppantul hasznos tud lenni egy tető, födém felújításokkal foglalkozó cég számára.

A Dronedeploy szolgáltatás ára

A Dronedeploy szolgáltatás havi, vagy éves bérleti konstrukcióban vehető igénybe:

Ezekkel kapcsolatban több dolgot is érdemes kiemelni:

Ha havi lebontásban akarunk fizetni az jelentősen drágább. Példának okáért ha a Pro csomagból egy egész éves előfizetést veszünk akkor a havidíj 99$, míg ezzel szemben ha csak 1 hónapig béreljük a szolgáltatást az 149$. Tehát érdemes jó előre gondolkodni a bérleti konstrukcióban.
Aki térképezési feladatokra szeretné használni a Dronedeploy-t, melyhez a terepi tájékozó pontok elengedhetetlenek, annak a Business csomagot (299$ / hó) kell választania, mert a Pro csomagban nincs GCP támogatás.
A Dronedeploy biztosít egy 14 napos próba időszakot, melyben a teljes szolgáltatási csomagjuk elérhető.

Kinek ajánljuk?

A fentebb említett árak mellett a Dronedeploy, csak egy már kiépített vevőkörrel rendelkező cégnek, vagy vállalkozónak lehet profitábilis, viszont nekik nagyon!

Ha számokban gondolkodunk, akkor a Business csomag bérlése havi 100.000 Ft és csak abban az esetben, ha éves bérlést veszünk, ami 1.200.000 Ft kifizetését igényli.

Ez első látásra igencsak rémísztő lehet, de érdemes kicsit elgondolkodni azon, hogy mekkora értéket tud nyújtani számunkra a szolgáltatás, teljes kiépítettségben:

Egy cégnek, melynek kiépült vevőköre, és van egy jó ritmusa bejövő és teljesített munkák szempontjából, jóval több árbevételt termel mint havi 100e Ft.
Emellett ha jól a cégünk profiljára szabjuk a szolgáltatás csomagot (automatizáció, kollaboráció, új szolgáltatási csomagok bevezetése, stb.), akkor sokkal több profitot tud kitermelni, mint amennyibe kerül.

Érdemes ezen elgondolkozni.

Köszönöm, hogy itt voltál és elolvastad a cikket!

Ha bármi kérdésed felmerül az olvasottakkal kapcsolatban, vagy csak lírnád a véleményed, látogass el a Facebook oldalunkra, csatlakozz a csoportunkhoz és írj nekünk!