Kasu:
- Oskus fotogrammeetriaga selgitada tehisintellekti panust skaleeritud 3D-mudelite, punktipilvede ja ortofotode valmistamise protsessi ning miks on mastaabiriba hädavajalik.
- Tunnistades puuduvate andmete täitmisest tekkinud võltspindade ohtu ja suutma visuaalselt eristada tõendeid ennustuse täitmisest.
- Arusaamine, et mudel on mõõtmine ja tõlgendus on kontekst ja eksperthinnang, näiteks mis on sein ja mis on looduskivi.
Arheoloogias on väljakaevamine hävitav tegu: kui kaevate kihi välja, hävitate selle jäädavalt ja te ei näe seda enam kunagi samamoodi. Seetõttu on dokumenteerimine (kaevamise iga etapi püsiv jäädvustamine mõõtude, jooniste, fotode ja mudelitega) üks arheoloogia kõige pühamaid ülesandeid. Selles üksuses näeme, kuidas fotogrammeetria (tehnika, mis loob skaleeritud kolmemõõtmelise mudeli, sobitades erinevate nurkade alt tehtud objekti mitme fotoga ühiseid punkte) ja kuidas tehisintellekt kiirendab 3D-dokumenteerimist, kuid miks jäävad skaala ja tõlgendamisotsused inimeste teha.
Põhiprintsiip: AI aitab koostada skaalamudelit, ortofotosid ja mõõtmisi; Mida aga dokumenteerida, milline joon on sein ja milline looduskivi ning kuidas mudelit tõlgendada, on ekspertide otsused. 3D-mudel on tõestus; selle lugemine on tõlgendus.
Fotogrammeetria ja 3D-dokumentatsiooni etapid
1. Fotosessioon. Objekt või ala jäädvustatakse piisava kattuvusega (iga punkt vähemalt kolmel fotol) ja heas valguses. Selle kõrvale asetatakse mastaabiriba ja teadaolevad kaugused (kontrollpunktid); Ilma mõõtkavata on mudel mõõtmeteta.
2. Joondus ja punktipilv. Tarkvara sobitab fotodel olevad ühised punktid ja loob punktipilve (andmed, mis koosnevad miljonitest 3D-punktidest, mis esindavad objekti pinda). AI kiirendab seda sobitamist ja müra puhastamist.
3. Võrk ja tekstuur. Punktid muudetakse pinnaks (võrk) ja peale kantakse fototekstuur; ilmub realistlik 3D-mudel.
4. Ortofoto ja mõõtmine. Mudelist eraldatakse skaleeritud ortofoto (iga punkt õiges mõõtkavas pealtvaade), millelt on eemaldatud perspektiivi moonutamine. Selle kohta tehakse uuringujoonised.
5. Mõõtmine ja tõlgendamine. Mõõdistamine (hoone või vareme mõõtkavas, tõlgendatud tehniline joonis) on etapp, kus ekspert loeb mudelit ja teeb vahet, mis on sein, mis on mört ja mis on hilisem juurdeehitus. AI võib soovitada servi, kuid ekspert teeb vahet.
Näpunäide: ärge kunagi jätke skaalariba ja kontrollpunkte vahele. Tehisintellekt toodab skaleerimata fotodest "ilusa" mudeli, kuid see mudel on teaduslikult väärtusetu, kuna sellest ei saa võtta tõelisi mõõtmisi. Dokumentatsiooni väärtus on selle mõõdetavuses.
AI panus ja piirangud
AI; See on võimas fotode joondamisel, müra eemaldamisel, puuduva pinna täitmisel (interpolatsioonil) ja suure hulga mudelite võrdlemisel. Kuid on kaks kriitilist piiri:
- Valmistatud pinna oht. AI suudab puuduvaid andmeid täita viisil, mis näib "usutav"; see tähendab, et see võib tekitada pinna, mida mudelis tegelikult ei täheldatud. See on dokumentatsioonis ohtlik: tõendina ilmub detail, mida tegelikult ei eksisteeri. Täidetud/ennustatud piirkonnad tuleks alati märgistada.
- Mõõtmine, mitte kommentaar. Modell ei ütle, mis on mis. See, kas süvend on haud või prügiaev, kas kivirida on müür või tee, tuleneb kontekstist ja eksperthinnangust, mitte mudelist.
Ettevaatust: iga tükk, mille AI lisab 3D-mudeli "taastamise" või "lõpetamise" ajal, on oletus. Kui tõendusmaterjal (tegelik mõõdetud pind) ja rekonstrueerimine (hinnanguline valmimine) ei ole visuaalselt eraldatud, peab vaataja oletuse ekslikult tõeks. See on dokumentatsiooni kõige tõsisem eetiline viga.
kolm minikarpi
Juhtum 1 – kiire dokumentatsioon salvestatud. Päästekaevetöödel (ehitamise tõttu avariiline kaevamine) oli meeskonnal kihi dokumenteerimiseks aega vaid mõni tund. Drooni ja AI-ga kiirendatud fotogrammeetria andis kihist millimeetrilise 3D-salvestuse 45 minutiga; Kiht eemaldati järgmisel päeval, kuid muster jäi püsivaks. Käsitsi joonistamine oli selle aja jooksul võimatu.
Juhtum 2 – pind on kinni jäänud. Õpilane kirjutaks aruandesse, et tema mõne fotoga loodud mudeli tehisintellektiga täidetud tasane pind oli "tugev alus". Konsultant näitas, et selles piirkonnas ei olnud piisavalt fotosid ja pind oli interpolatsioon. Mudel korraldati ümber, eraldades "mõõdetud" ja "ennustatud" piirkonnad.
Juhtum 3 – mastaabita mudel ei töötanud. Üks meeskond esitas hoone mudeli, mis nägi kena välja, kuid pildistati ilma mastaabiriba; Mingeid reaalseid mõõte sealt võtta ja mõõdistusjooniseid teha ei saanud. Laskmist korrati kontrollpunktidega. Õppetund: skaala on mudeli teaduslik väärtus.
Neli kopeeritavat malli
1) Laskeplaani kontroll:
Sinu roll: fotogrammeetria dokumenteerimise assistent. Dokumenteerin järgmise objekti/ala: [kirjeldus]. Andke mulle pildistamise kontrollnimekiri varjunime, nurkade arvu, valgustuse, skaalariba ja kontrollpunktide paigutuse kohta. Tõstke esile mastaapsuse ja täieliku katvuse kriitilised punktid.
2) Mudeli kvaliteedikontroll:
Allpool annan oma 3D mudeli tootmisparameetrid/statistika (fotode arv, kattuvus, kaetud ala). Millistes mudeli piirkondades võivad andmed olla nõrgad ja tõenäoliselt täidetakse (ennustavad) AI? Ütle mulle, kuidas ma peaksin need märkima.
3) Tõendite/väljamõeldiste eristamine:
Valmistan ette 3D rekonstrueerimist/lõpetamist. Pakkuge välja märgistusskeem (värv/kiht/silt), et eristada, millised mudeli osad on MÕÕDETUD tõendid ja millised HINNANGULINE valmimine. Koostage ka väitetekst, mis ei lase vaatajal oletust faktiga segi ajada.
4) Küsitluse ettevalmistamine:
Joonistan ortofoto järgi küsitluse. Loetlege elemendid, mida pean selles struktuuris eristama (sein/mört/lisa/parandus/looduskivi) ja visuaalsed vihjed, millele igaühe puhul tähelepanu pöörata. Annan lõpliku kommentaari; Annate kriteeriumid, mida kontrollida.
Nõrk viip / Tugev viip
Nõrk viip:
Looge nendest fotodest hoone 3D-mudel ja täitke puuduvad osad.
"Täida puuduvad osad" võimaldab AI-l luua sobiva pinna; Tulemuseks on eksitav mudel, milles tõendid ja väljamõeldis on segamini.
Võimas viip:
Nendest fotodest mastaapse 3D-mudeli loomisel modelleerige adekvaatselt AINULT fotoga kaetud pindu. Andmevaeste piirkondade TÄITMINE; märkige need kui "puuduvad andmed". Teatage, mitu fotot mudelistatistikas iga piirkonda toetab. Kontrollige mõõtmeid skaala riba suhtes.
Erinevus: esimene annab ilusa, kuid vale terviku; viimane toodab ausa dokumendi, millel on nähtavad lüngad.
Miks ei asenda 3D-dokumentatsioon täielikult traditsioonilist joonistamist?
3D-mudel on võimas, kuid ei muuda traditsioonilist käsitsi joonistamist ja vaatlusmärkmikku täielikult kehtetuks; need kaks täiendavad üksteist. Mõõdistus või kihijoonis sisaldab eksperdi kaevamisaegset tõlgendust: milline kivi kuulub müüri juurde, mis on hiljem valtsitud, kas joon on tõeline piir või vari. See tõlgendus toimub illustraatori peas ja ei ilmu 3D-mudelis automaatselt. Mudel mõõdab "mis iganes see on"; Kuid erinevus "milline neist on mõttekas" on inimlik vaatlus.
Lisaks on 3D-mudelil arhiivivormingu probleem: täna toodetud mudelifail ei pruugi kümne aasta pärast avatud olla; tarkvara ja formaat aeguvad. Seetõttu salvestatakse toorfotod, kontrollpunktide mõõtmised ja standardjoonis/ortofoto alati koos. Mudel pole pikaajalise dokumenteerimise ainus jalg, vaid kõige rikkalikum jalg.
Teine praktiline küsimus on koordinaadid ja orientatsioon: mudel on lihtsalt kujund "õhus", kui see ei ole maandatud reaalses koordinaatsüsteemis (georeferents); Ta kaotab, millist kaevepunkti ta vaatab ja millises suunas. Tegelike koordinaatidega kontrollpunktide mõõtmine seob mudeli kaeveplaaniga ja võimaldab erinevate aastaaegade mudeleid üksteise peale asetada.
Näpunäide: ärge lihtsalt looge 3D-mudelit ja jätke see sinnapaika; Kaasake töötlemata fotod, kontrollpunkti koordinaadid, mõõtkava teave ja märkustega joonis. Tulevane teadlane peaks nende lisadokumentidega teie tööst aru saama, isegi kui nad ei saa mudelit avada.
3D dokumentatsiooni meetodite tabel
Lava
AI panus
inimlik otsus
kontrollimine
tulistamist
Plaani/katte soovitus
skaala, kontrollpunkt
Aliaside juhtimine
punktipilv
Sidumine, müra eemaldamine
Kvaliteedi lävi
Kontrollpunkti suurus
pind/tekstuur
automaatne võrk
Täitmise limiit
Nõrga tsooni märk
Ortofoto/mõõtmine
mastaabis tootmine
Skaala kinnitamine
teadaolev kaugus
uuring
Serva soovitus
Seina/mördi/kinnituse eraldamine
kontekst, ekspert
Levinud vead
- Jätke skaalariba vahele. Skaalata mudel ei ole teaduslikult mõõdetav.
- Puuduvate andmete täitmine. AI toodab sobiva pinna; Vahed peavad olema märgistatud.
- Ei eralda tõendeid ilukirjandusest. On eksitav, kui valminud piirkonnad ei ole visuaalselt eraldatud.
- Mudeli eksitamine tõlgenduseks. Mudelmeeter ei ütle, mis see on; Tõlgendamine on konteksti ja eksperttöö küsimus.
- Väheste fotodega mudeli loomine. Ebapiisav kattumine annab moonutatud ja lünkliku mudeli.
Kokkuvõttes
AI 3D-dokumentatsioonis ja fotogrammeetrias; See toodab kiiret, millimeetrilist ja korratavat salvestust ning on eriti hindamatu ajaliselt survestatud päästekaevamistel. Aga mastaabiriba on hädavajalik, puuduvaid andmeid ei täideta, vaid märgitakse, tõendid eraldatakse ilukirjandusest ning mudeli tõlgendamine (mis on mis) kuulub eksperdile. Mudel on tõestus; Lugemine on vastutus.
Rakenduse ülesanne
Tehke mastaabiribaga väike leid või hoone nurk, vähemalt 20 kattuvat fotot. Looge fotogrammeetrilise vooluga mudel ja tuvastage nõrgad/täidetud alad malliga "Mudelite kvaliteedikontroll". Seejärel koostage malliga „Tõenduste/väljamõeldiste eristamine” diagramm, mis märgib, millised piirkonnad on mõõdetud tõendid ja millised oletused.
kontrollnimekiri
- [ ] Kasutasin võttel skaalariba ja kontrollpunkte.
- [ ] Tegin selle piisava kattuvusega (3+ fotot ühe koha kohta).
- [ ] Märkisin nõrgad/täidetud kohad, võltspinda ei jätnud.
- [ ] Eraldasin visuaalselt tõestuse ennustuse lõpetamisest.
- [ ] Tõlgendasin mudelit konteksti ja eksperthinnangut kasutades.