Lợi nhuận:
- Khả năng giải thích sự đóng góp của trí tuệ nhân tạo trong quá trình tạo ra các mô hình 3D được chia tỷ lệ, đám mây điểm và ảnh trực giao bằng phương pháp quang trắc và tại sao thanh tỷ lệ lại cần thiết.
- Nhận biết nguy cơ bề mặt giả được tạo ra bằng cách điền dữ liệu còn thiếu và có thể phân biệt trực quan bằng chứng khỏi việc hoàn thành dự đoán.
- Hiểu rằng mô hình là một phép đo và diễn giải là bối cảnh và đánh giá của chuyên gia, chẳng hạn như bức tường là gì và đá tự nhiên là gì.
Trong khảo cổ học, khai quật là một hành động phá hoại: khi bạn khai quật một lớp, bạn sẽ phá hủy nó vĩnh viễn và bạn sẽ không bao giờ nhìn thấy nó như cũ nữa. Vì vậy, việc ghi chép (lập hồ sơ vĩnh viễn về từng giai đoạn khai quật bằng số đo, bản vẽ, ảnh chụp và mô hình) là một trong những nhiệm vụ thiêng liêng nhất của khảo cổ học. Trong phần này, chúng ta sẽ xem cách đo ảnh (một kỹ thuật tạo ra mô hình ba chiều được chia tỷ lệ bằng cách khớp các điểm chung từ nhiều bức ảnh của một vật thể được chụp từ các góc khác nhau) và cách AI tăng tốc tài liệu 3D, nhưng tại sao các quyết định về tỷ lệ và diễn giải vẫn thuộc về con người.
Nguyên tắc cơ bản: AI giúp tạo ra mô hình tỷ lệ, ảnh trực giao và phép đo; Nhưng ghi lại cái gì, đường nào là tường, đường nào là đá tự nhiên và cách diễn giải mô hình là quyết định của chuyên gia. Mô hình 3D là một bằng chứng; cách đọc của nó là một sự giải thích.
Các bước chụp ảnh và lập tài liệu 3D
1. Chụp ảnh. Đối tượng hoặc khu vực được chụp với độ chồng lấp vừa đủ (mỗi điểm trong ít nhất ba bức ảnh) và trong điều kiện ánh sáng tốt. Thanh tỷ lệ và khoảng cách đã biết (điểm kiểm soát) được đặt bên cạnh; Không có quy mô, mô hình là không thứ nguyên.
2. Căn chỉnh và đám mây điểm. Phần mềm khớp các điểm chung trong ảnh và tạo ra đám mây điểm (dữ liệu bao gồm hàng triệu điểm 3D thể hiện bề mặt của vật thể). AI tăng tốc quá trình kết hợp và loại bỏ tiếng ồn này.
3. Lưới và kết cấu. Các điểm được chuyển đổi thành một bề mặt (lưới) và một họa tiết ảnh được áp dụng lên trên; mô hình 3D thực tế xuất hiện.
4. Ảnh trực giao và đo lường. Một ảnh trực giao được chia tỷ lệ (chế độ xem trên cùng với mọi điểm ở tỷ lệ chính xác) đã loại bỏ biến dạng phối cảnh sẽ được trích xuất khỏi mô hình. Bản vẽ khảo sát được thực hiện trên này.
5. Khảo sát và thuyết minh. Khảo sát (bản vẽ kỹ thuật được thu nhỏ, diễn giải của một tòa nhà hoặc tàn tích) là giai đoạn mà chuyên gia đọc mô hình và phân biệt đâu là tường, đâu là vữa và đâu là phần bổ sung sau này. AI có thể gợi ý các góc cạnh, nhưng chuyên gia mới tạo ra sự khác biệt.
Mẹo: Không bao giờ bỏ qua thanh tỷ lệ và điểm kiểm soát. AI tạo ra một mô hình "đẹp" từ những bức ảnh chưa được chỉnh tỷ lệ, nhưng mô hình đó vô giá trị về mặt khoa học vì không thể lấy được các phép đo thực tế từ nó. Giá trị của tài liệu nằm ở khả năng đo lường được của nó.
Đóng góp và giới hạn của AI
AI; Nó mạnh mẽ trong việc căn chỉnh ảnh, loại bỏ nhiễu, lấp đầy bề mặt bị thiếu (nội suy) và so sánh số lượng lớn các mô hình. Nhưng có hai giới hạn quan trọng:
- Rủi ro về bề mặt chế tạo. AI có thể điền dữ liệu còn thiếu theo cách có vẻ “hợp lý”; nghĩa là, nó có thể tạo ra một bề mặt không thực sự được quan sát thấy trong mô hình. Điều này rất nguy hiểm trong tài liệu: một chi tiết không thực sự tồn tại lại xuất hiện dưới dạng bằng chứng. Các vùng được điền/dự đoán phải luôn được đánh dấu.
- Đo lường chứ không bình luận. Mô hình không nói cái gì là cái gì. Hố là nấm mộ hay hố rác, hàng đá là tường hay đường đều xuất phát từ bối cảnh và phán đoán của chuyên gia chứ không phải từ mô hình.
Thận trọng: Mọi phần mà AI thêm vào khi “khôi phục” hoặc “hoàn thiện” mô hình 3D đều là giả định. Nếu bằng chứng (bề mặt được đo thực tế) và việc tái tạo (hoàn thành ước tính) không được tách biệt một cách trực quan, người xem sẽ nhầm giả định đó là sự thật. Đây là lỗi đạo đức nghiêm trọng nhất của tài liệu.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Lưu tài liệu nhanh. Trong một cuộc khai quật cứu hộ (khai quật khẩn cấp do đang thi công), nhóm chỉ có vài giờ để ghi lại một lớp. Phép đo ảnh được tăng tốc bằng máy bay không người lái và AI đã tạo ra bản ghi 3D milimet của lớp trong 45 phút; Lớp này được gỡ bỏ vào ngày hôm sau nhưng hoa văn vẫn tồn tại vĩnh viễn. Vẽ tay là không thể trong thời gian này.
Trường hợp 2 - Bề mặt gia công bị kẹt. Một sinh viên sẽ viết trong báo cáo rằng bề mặt phẳng được AI lấp đầy trong mô hình mà anh ta tạo ra cùng với một vài bức ảnh là một "đế vững chắc". Chuyên gia tư vấn cho thấy khu vực đó không có đủ ảnh và bề mặt chỉ là nội suy. Mô hình được tổ chức lại bằng cách tách các vùng "được đo" và "dự đoán".
Trường hợp 3 - Mô hình không có tỷ lệ không hoạt động. Một đội đưa ra một mô hình tòa nhà trông đẹp nhưng được quay mà không có thanh tỷ lệ; Không thể lấy được phép đo thực tế nào từ nó và không thể thực hiện được bản vẽ khảo sát nào. Vụ nổ súng được lặp lại với các trạm kiểm soát. Bài học: quy mô là giá trị khoa học của mô hình.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Kiểm soát kế hoạch bắn:
Vai trò của bạn: trợ lý tài liệu đo ảnh. Tôi sẽ ghi lại đối tượng/khu vực sau: [mô tả]. Đưa cho tôi danh sách kiểm tra chụp ảnh về răng cưa, số góc, ánh sáng, thanh tỷ lệ và vị trí điểm điều khiển. Làm nổi bật các điểm quan trọng về khả năng mở rộng và phạm vi phủ sóng đầy đủ.
2) Kiểm tra chất lượng mẫu mã:
Dưới đây tôi sẽ cung cấp các thông số/thống kê sản xuất mô hình 3D của mình (số lượng ảnh, phần chồng chéo, diện tích được bao phủ). Dữ liệu có thể yếu ở những lĩnh vực nào của mô hình và có khả năng được AI lấp đầy (dự đoán)? Hãy cho tôi biết tôi nên đánh dấu những thứ này như thế nào.
3) Phân biệt bằng chứng/hư cấu:
Tôi đang chuẩn bị xây dựng lại/hoàn thành 3D. Đề xuất sơ đồ đánh dấu (màu/lớp/nhãn) để phân biệt phần nào của mô hình là bằng chứng ĐO LƯỜNG và phần nào là hoàn thành ƯỚC TÍNH. Đồng thời soạn thảo một văn bản tuyên bố sẽ ngăn người xem nhầm giả định đó là sự thật.
4) Chuẩn bị khảo sát:
Tôi sẽ rút ra một cuộc khảo sát từ orthophoto. Liệt kê các yếu tố tôi cần phân biệt trong cấu trúc này (tường/vữa/bổ sung/sửa chữa/đá tự nhiên) và các manh mối trực quan cần chú ý cho từng yếu tố. Tôi sẽ đưa ra nhận xét dứt khoát; Bạn đưa ra tiêu chí cần kiểm tra.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Tạo mô hình 3D của tòa nhà từ những bức ảnh này và điền vào những phần còn thiếu.
“Điền vào những phần còn thiếu” cho phép AI tạo ra bề mặt phù hợp; Kết quả là một mô hình sai lệch trong đó bằng chứng và hư cấu bị nhầm lẫn.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Khi tạo mô hình 3D tỷ lệ từ những bức ảnh này, CHỈ mô hình hóa đầy đủ các bề mặt được bao phủ bởi bức ảnh. ĐIỀN dữ liệu các vùng nghèo; đánh dấu chúng là "thiếu dữ liệu". Báo cáo số lượng ảnh hỗ trợ từng khu vực trong thống kê mô hình. Xác minh kích thước dựa trên thanh tỷ lệ.
Sự khác biệt: cái đầu tiên tạo ra một tổng thể đẹp đẽ nhưng giả tạo; cái sau tạo ra một tài liệu trung thực với những khoảng trống có thể nhìn thấy được.
Tại sao tài liệu 3D không thay thế hoàn toàn bản vẽ truyền thống?
Mô hình 3D mạnh mẽ nhưng không làm mất hiệu lực hoàn toàn sổ tay quan sát và vẽ tay truyền thống; cả hai bổ sung cho nhau. Một bản khảo sát hoặc bản vẽ lớp chứa phần giải thích của chuyên gia tại thời điểm khai quật: viên đá nào thuộc về bức tường, viên đá nào được lăn sau đó, đường thẳng là ranh giới thực hay bóng. Việc giải thích này xảy ra trong đầu người vẽ minh họa và không tự động xuất hiện trong mô hình 3D. Mô hình đo lường “bất kể nó là gì”; Nhưng sự khác biệt giữa “điều nào trong số này có ý nghĩa” là sự quan sát của con người.
Ngoài ra, mô hình 3D còn có vấn đề về định dạng lưu trữ: tệp mô hình bạn tạo hôm nay có thể không được mở sau 10 năm nữa; phần mềm và định dạng trở nên lỗi thời. Đó là lý do tại sao ảnh thô, phép đo điểm kiểm soát và bản vẽ/ảnh trực giao tiêu chuẩn luôn được lưu trữ cùng nhau. Mô hình này không phải là chân duy nhất của tài liệu dài hạn mà là chân phong phú nhất.
Một vấn đề thực tế khác là tọa độ và định hướng: một mô hình chỉ là một hình dạng "trên không" nếu nó không được căn cứ vào hệ tọa độ trong thế giới thực (tham chiếu địa lý); Anh ta không biết mình đang nhìn vào điểm nào của cuộc khai quật và nhìn về hướng nào. Việc đo các điểm kiểm soát với tọa độ thực tế sẽ liên kết mô hình với kế hoạch khai quật và cho phép xếp chồng các mô hình từ các mùa khác nhau.
Mẹo: Đừng chỉ tạo mô hình 3D và để nguyên mô hình đó; Bao gồm ảnh thô, tọa độ điểm kiểm soát, thông tin tỷ lệ và bản vẽ có chú thích. Nhà nghiên cứu trong tương lai sẽ có thể hiểu được công việc của bạn với những tài liệu bổ sung này, ngay cả khi họ không thể mở mô hình.
Bảng phương pháp tài liệu 3D
Sân khấu
Đóng góp của AI
quyết định của con người
xác minh
bắn súng
Đề xuất kế hoạch/phạm vi bảo hiểm
thang đo, điểm kiểm tra
Kiểm soát bí danh
đám mây điểm
Ghép nối, loại bỏ tiếng ồn
Ngưỡng chất lượng
Kích thước điểm kiểm soát
bề mặt/kết cấu
lưới tự động
Giới hạn điền
Dấu hiệu vùng yếu
Ảnh trực giao/đo lường
quy mô sản xuất
Xác minh quy mô
khoảng cách đã biết
khảo sát
Đề xuất cạnh
Tách tường/vữa/đính kèm
bối cảnh, chuyên gia
Những lỗi thường gặp
- Bỏ qua thanh tỷ lệ. Một mô hình không có quy mô thì không thể đo lường được một cách khoa học.
- Điền vào dữ liệu còn thiếu. AI tạo ra bề mặt vừa vặn; Khoảng trống phải được đánh dấu.
- Không tách biệt bằng chứng khỏi hư cấu. Sẽ gây hiểu lầm nếu các vùng hoàn chỉnh không được tách biệt một cách trực quan.
- Nhầm mô hình với một cách giải thích. Đồng hồ mô hình không cho biết nó là gì; Giải thích là một vấn đề của bối cảnh và công việc chuyên môn.
- Tạo một mô hình với một vài bức ảnh. Sự chồng chéo không đủ sẽ tạo ra một mô hình bị bóp méo và có khoảng trống.
Tóm lại
AI trong tài liệu 3D và đo ảnh; Nó tạo ra bản ghi nhanh, milimet và có thể lặp lại và đặc biệt có giá trị trong các cuộc khai quật cứu hộ bị áp lực về thời gian. Nhưng thanh tỷ lệ là cần thiết, dữ liệu còn thiếu không được điền vào mà được đánh dấu, bằng chứng được tách biệt khỏi hư cấu và việc giải thích mô hình (cái gì là cái gì) thuộc về chuyên gia. Mô hình là một bằng chứng; Đọc là một trách nhiệm.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chụp một góc nhỏ hoặc một góc của tòa nhà bằng thanh tỷ lệ, ít nhất 20 ảnh chồng lên nhau. Tạo mô hình có luồng quang trắc và xác định các khu vực yếu/được lấp đầy bằng mẫu "Kiểm tra chất lượng mô hình". Sau đó, tạo một sơ đồ với mẫu “Phân biệt bằng chứng/hư cấu”, đánh dấu vùng nào là bằng chứng được đo lường và vùng nào là phỏng đoán.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã sử dụng thanh tỷ lệ và các điểm điều khiển trong ảnh.
- [ ] Tôi chụp nó với độ chồng lên nhau phù hợp (hơn 3 ảnh mỗi vị trí).
- [ ] Tôi đã đánh dấu những vùng yếu/lấp đầy, tôi không để lại bề mặt giả.
- [ ] Tôi trực quan tách bằng chứng khỏi việc hoàn thành dự đoán.
- [ ] Tôi diễn giải mô hình bằng cách sử dụng bối cảnh và đánh giá của chuyên gia.