L'avenir du traitement des nuages de points LiDAR avec Mesh et 3DGS

Depuis des décennies, la modélisation par maillage est à la base des environnements numériques, qu'il s'agisse de jeux, de divertissements, d'ingénierie ou de construction. Aujourd'hui, une nouvelle technologie gagne du terrain : le 3D Gaussian Splatting (3DGS). Réputée pour sa capacité à rendre des scènes d'une qualité photoréaliste en temps réel, la technologie 3DGS attire rapidement l'attention d'un large éventail d'industries.

Mais peut-il vraiment remplacer la modélisation par maillage géométriquement précise sur laquelle nous nous appuyons depuis si longtemps ? Dans cet article, nous explorons les forces et les applications des deux technologies, leur complémentarité et la façon dont des outils comme CHCNAV CoCloud mettent la puissance combinée du maillage et de 3DGS à portée de main.

Qu'est-ce que le 3D Gaussian Splatting (3DGS) ?

En termes simples :

Le 3D Gaussian Splatting (3DGS) revient à assembler une scène numérique en 3D à l'aide d'innombrables ellipsoïdes. Imaginez qu'un peintre utilise des coups de pinceau pour créer un paysage. Ces ellipsoïdes, appelés noyaux gaussiens, représentent des points de données 3D individuels qui s'assemblent pour former des scènes détaillées et de haute fidélité.

En détail :

3DGS est une technique de pointe pour le rendu en temps réel de scènes 3D, en particulier celles créées à partir de données de nuages de points à grande échelle. Elle convertit des points 3D discrets en représentations visuelles lisses et continues en les "éclaboussant" sur un écran 2D à l'aide de noyaux gaussiens (ellipsoïdes 3D). Chaque noyau est défini par des paramètres tels que la position, la couleur (RVB), l'échelle, la rotation et l'opacité. Cela permet un rendu en temps réel avec des résultats photoréalistes.

Le processus de construction d'un modèle 3DGS comporte deux étapes principales :

1. Construction de la scène : À partir de données brutes, telles que des images ou des nuages de points, le système génère un ensemble dense de points 3D à l'aide de techniques telles que la correspondance des caractéristiques. Ces points sont liés à des noyaux gaussiens, la forme et l'apparence de chaque noyau étant définies par des paramètres tels que l'échelle et la rotation. Les noyaux sont ensuite optimisés par des méthodes d'apprentissage telles que la rétropropagation afin de produire des images de haute qualité.
2. Rendu de la scène : Les noyaux 3D sont projetés sur un écran 2D à l'aide d'un modèle de caméra en perspective, formant des distributions gaussiennes 2D. Celles-ci sont ensuite tramées et mélangées pour générer des images photoréalistes sans couture pour chaque image.

Un coup d'œil sur la modélisation du maillage

En termes simples :

La modélisation par maillage décrit un monde numérique construit à partir de sommets, d'arêtes et de faces. Ces éléments géométriques définissent des formes et des structures solides dans un espace 3D.

En détail :

La modélisation par maillage est une méthode établie de longue date pour créer des environnements 3D. Elle permet de construire des objets en reliant les sommets pour former des arêtes et des faces. Chaque face triangulaire a une relation topologique définie avec ses faces voisines, formant collectivement une surface géométrique fermée ou ouverte avec une structure claire et cohérente.

Contrairement à la modélisation 3DGS, qui met l'accent sur le réalisme visuel, la modélisation par maillage met l'accent sur la précision et l'intégrité structurelle. Elle permet des mesures exactes, ce qui la rend idéale pour les cas d'utilisation qui nécessitent une analyse spatiale détaillée ou une documentation de conception précise.

La modélisation par maillage est restée une norme dans un grand nombre d'industries. Dans le domaine de l'arpentage, elle permet une cartographie précise des paysages. En architecture, elle permet de créer des modèles de bâtiments détaillés. Dans les jeux et les films, elle aide à construire des mondes virtuels immersifs et structurellement fiables.

Tête-à-tête : 3DGS vs. Mesh Modeling

L'argument central : Lequel choisir ?

La comparaison montre clairement que 3DGS ne remplace pas la modélisation par maillage, mais est un outil complémentaire conçu pour des cas d'utilisation différents.
d'utilisation.

Choisissez la maille pour la productivité :

Dans les domaines où la précision, la mesure et l'analyse structurée sont essentielles, comme l'arpentage, la modélisation des données du bâtiment (BIM) et l'ingénierie, la modélisation par maillage continue d'être l'approche privilégiée. Qu'il s'agisse de mesurer les dimensions d'un bâtiment, de calculer des volumes de terrassement ou d'effectuer des analyses spatiales, les modèles de maillage fournissent des actifs numériques fiables et de haute qualité qui s'intègrent parfaitement dans les flux de travail de CAO ou de SIG. Bien qu'il n'égale pas 3DGS en termes de réalisme visuel, son avantage réside dans sa précision et sa praticité.

Choisissez 3DGS pour des expériences immersives :

Dans les industries qui mettent l'accent sur l'impact visuel et l'immersion de l'utilisateur, telles que la réalité virtuelle (VR), les jeux et le tourisme numérique, 3DGS offre des capacités inégalées pour produire des rendus riches et photoréalistes.
Il excelle lorsque l'objectif est de créer une expérience numérique vivante plutôt que d'effectuer des mesures techniques. Pour transporter les utilisateurs dans une scène virtuelle, 3DGS s'impose comme l'un des moyens les plus puissants de visualiser les données LiDAR d'une manière réaliste et attrayante.

Défis informatiques et solution CHCNAV CoCloud

L'un des principaux défis posés par les techniques de modélisation 3D avancées telles que 3DGS est l'importante puissance de calcul qu'elles requièrent. Le rendu de haute qualité et le traitement des données dépendent souvent d'un matériel local de premier plan, en particulier les GPU. Pour de nombreux utilisateurs, cela peut constituer un obstacle contraignant et coûteux.

C'est là que la plateforme CoCloud de CHCNAV offre un avantage certain. CoCloud utilise des serveurs basés sur le cloud pour traiter les données multi-sources, éliminant ainsi le besoin d'un équipement local coûteux. Il prend en charge à la fois la modélisation traditionnelle par maillage et le 3DGS, ce qui permet aux utilisateurs de traiter les données LiDAR et les données d'imagerie entièrement en ligne. Avec CoCloud, les utilisateurs peuvent générer des résultats de haute précision tels que des cartes orthophotographiques numériques (DOM) et des modèles OpenSceneGraph Binary (OSGB) sans avoir besoin d'une expertise logicielle spécialisée.

Pour les utilisateurs qui n'ont pas accès à des GPU de haute performance, la conception cloud-native de CoCloud offre des ressources informatiques évolutives et des options de stockage allant de 10 Go à 100 To. Cette flexibilité garantit que même les utilisateurs ayant des capacités locales limitées peuvent gérer efficacement des tâches nécessitant de nombreuses ressources. Qu'il s'agisse de travailler avec de grands ensembles de données LiDAR ou d'imagerie haute résolution, CoCloud offre des performances élevées sans nécessiter d'infrastructure locale avancée.

Au-delà de sa puissance de traitement, CoCloud offre également une intégration API flexible et des options de déploiement privé. Les organisations peuvent ainsi facilement incorporer CoCloud dans leurs systèmes existants. Par conséquent, les flux de travail de bout en bout, de l'acquisition des données à la sortie finale, peuvent être exécutés efficacement, offrant une expérience entièrement rationalisée pour la modélisation 3D et le traitement des données LiDAR.

Adopter le meilleur des deux mondes

La modélisation 3DGS et la modélisation par maillage présentent chacune des atouts uniques. Le maillage continue de dominer les industries qui exigent une analyse précise et structurée, tandis que le 3DGS devient rapidement la norme pour la création d'environnements numériques immersifs et réalistes. Chez CHCNAV, nous nous engageons à vous permettre de tirer parti de ces deux technologies, en améliorant vos processus d'acquisition, de traitement et de visualisation des données.

Grâce à des systèmes d'acquisition de données avancés tels que le scanner laser portable CHCNAV RS10 + GNSS RTK.

Handheld LiDAR Handheld SLAM 3D Laser Scanner + GNSS RTK, et de robustes plateformes de traitement en nuage comme CHCNAV CoCloud, nous veillons à ce que vous puissiez intégrer de manière transparente les données LiDAR dans des modèles précis et des visualisations époustouflantes, permettant ainsi aux professionnels de naviguer en toute confiance dans l'avenir de la technologie géospatiale.

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À propos de CHC Navigation

CHC Navigation (CHCNAV) développe des solutions avancées de cartographie, de navigation et de positionnement conçues pour accroître la productivité et l'efficacité. Au service d'industries telles que le géospatial, l'agriculture, la construction et l'autonomie, CHCNAV fournit des technologies innovantes qui permettent aux professionnels de se prendre en charge et de faire progresser l'industrie. Avec une présence mondiale dans plus de 140 pays et une équipe de plus de 2 000 professionnels, CHC Navigation est reconnue comme un leader dans l'industrie géospatiale et au-delà. Pour plus d'informations sur CHC Navigation [Huace:300627.SZ], veuillez consulter : www.chcnav.com