收益：
- 能够解释人工智能在通过摄影测量生成缩放 3D 模型、点云和正射影像的过程中的贡献，以及为什么比例尺至关重要。
- 认识到通过填充缺失数据而产生虚假表面的风险，并能够在视觉上将证据与完成预测分开。
- 了解模型是一种测量，解释是上下文和专家判断，例如什么是墙，什么是天然石材。
在考古学中，挖掘是一种破坏性行为：当你挖掘一层时，你就永久地破坏了它，你将永远不会再以同样的方式看到它。因此，记录（用测量、绘图、照片和模型永久记录发掘的每个阶段）是考古学最神圣的职责之一。在本单元中，我们将了解摄影测量（一种通过匹配从不同角度拍摄的物体的多张照片中的共同点来生成缩放三维模型的技术）以及人工智能如何加速 3D 文档记录，但为什么比例和解释的决策仍然由人类决定。
基本原理：人工智能帮助制作比例模型、正射影像和测量结果；但是记录什么、哪条线是墙、哪条线是天然石材以及如何解释模型都是专家的决定。 3D模型就是证明；它的阅读是一种解释。
摄影测量和 3D 文档的步骤
1.拍照。拍摄的物体或区域具有足够的重叠（至少三张照片中的每个点）并且在良好的光线下拍摄。比例尺和已知距离（控制点）放置在其旁边；如果没有比例，模型就是无量纲的。
2. 对齐和点云。该软件匹配照片中的常见点并生成点云（由数百万个代表物体表面的 3D 点组成的数据）。人工智能加速了这种匹配和噪音清除。
3.网格和纹理。这些点被转换为表面（网格），并在顶部应用照片纹理；逼真的 3D 模型出现。
4. 正射影像和测量。从模型中提取消除了透视畸变的缩放正射影像（每个点都处于正确比例的顶视图）。勘察图就是以此为基础绘制的。
5. 测量和解释。测量（按比例绘制的、经过解释的建筑物或废墟的技术图纸）是专家阅读模型并区分什么是墙、什么是砂浆以及什么是后来添加的阶段。人工智能可以建议边缘，但专家会做出区分。
提示：切勿跳过比例尺和控制点。人工智能根据未缩放的照片生成“美丽”的模型，但该模型在科学上毫无价值，因为无法从中进行实际测量。文档的价值在于其可衡量性。
人工智能的贡献和局限性
人工智能；它在照片对齐、噪声消除、缺失表面填充（插值）和大量模型比较方面功能强大。但有两个关键限制：
- 加工表面的风险。人工智能可以以一种看起来“合理”的方式填补缺失的数据；也就是说，它可能会产生模型中实际未观察到的表面。这在文档中是危险的：实际不存在的细节会作为证据出现。应始终标记填充/预测区域。
- 衡量，不评论。该模型没有说明什么是什么。一个坑是坟墓还是垃圾坑，一排石头是墙还是路，都是来自上下文和专家判断，而不是来自模型。
注意：AI 在“恢复”或“完成”3D 模型时添加的每一个部分都是一个假设。如果证据（实际测量的表面）和重建（估计的完成情况）在视觉上没有分开，观看者就会将假设误认为是事实。这是文档中最严重的道德错误。
三个迷你箱子
案例 1 — 快速保存文档。在一次救援挖掘（因施工而进行的紧急挖掘）中，团队只有几个小时来记录一层。无人机和人工智能加速摄影测量在 45 分钟内生成了该层的毫米级 3D 记录；第二天，该层被移除，但图案仍然是永久性的。那时候手绘是不可能的。
情况 2 — 加工表面被卡住。一名学生会在报告中写道，他用几张照片创建的模型中人工智能填充的平坦表面是一个“坚实的基础”。顾问表明该区域没有足够的照片，并且表面是插值的。通过分离“测量”和“预测”区域来重新组织模型。
案例 3 — 无标度模型不起作用。一个团队交付了一个看起来不错的建筑模型，但拍摄时没有比例尺；无法对其进行实际测量，也无法绘制测量图。检查站再次发生枪击事件。教训：规模是模型的科学价值。
四个可复制模板
1）拍摄计划控制：
您的角色：摄影测量文档助理。我将记录以下对象/区域：[描述]。给我一份关于锯齿、角度数量、灯光、比例尺和控制点放置的拍摄清单。突出可扩展性和全面覆盖的关键点。
2）模型质量检验：
下面我将给出我的3D模型制作参数/统计数据（照片数量、重叠、覆盖面积）。模型的哪些区域的数据可能较弱并且可能由人工智能填充（预测）？告诉我应该如何标记这些。
3）证据/虚构的区别：
我正在准备 3D 重建/完成。建议一个标记方案（颜色/层/标签）来区分模型的哪些部分是已测量证据，哪些部分是估计完成。还要起草一份声明文本，以防止观看者将假设误认为事实。
4）调查准备：
我将从正射影像中进行调查。列出我需要在该结构中区分的元素（墙壁/砂浆/添加/修复/天然石材）以及每个元素要注意的视觉线索。我将做出明确的评论；您给出要检查的标准。
弱提示/强提示
弱提示：
根据这些照片创建建筑物的 3D 模型并填充缺失的部分。
“填补缺失的部分”让AI生成一个拟合曲面；结果是一个误导性的模型，其中证据和虚构被混淆了。
强力提示：
当根据这些照片创建比例 3D 模型时，仅对照片覆盖的表面进行充分建模。填充数据匮乏的区域；将它们标记为“缺失数据”。报告模型统计中支持每个区域的照片数量。根据比例尺验证尺寸。
区别在于：第一个产生了美丽但虚假的整体；第二个产生了一个美丽但虚假的整体。后者产生了一份带有明显缺陷的诚实文件。
为什么 3D 文档不能完全取代传统绘图？
3D模型功能强大，但并没有完全否定传统的手绘和观察笔记本；两者相辅相成。勘测图或图层图包含了专家在挖掘时的解释：哪块石头属于墙，是后来滚动的，一条线是真实的边界还是阴影。这种解释发生在插画家的脑海中，不会自动出现在 3D 模型中。该模型衡量的是“无论是什么”；但“其中哪一个有意义”之间的区别在于人类的观察。
此外，3D模型还存在存档格式问题：您今天生成的模型文件十年后可能无法打开；软件和格式变得过时。这就是原始照片、控制点测量值和标准绘图/正射影像始终存储在一起的原因。该模型不是长期文档的唯一部分，而是最丰富的部分。
另一个实际问题是坐标和方向：如果模型没有基于现实世界的坐标系（地理参考），那么它只是“空中”的形状；他失去了他正在看的挖掘点和方向。用实际坐标测量控制点将模型与开挖计划联系起来，并使不同季节的模型能够叠加。
提示：不要只是生成 3D 模型然后就这样；而是要这样做。包括原始照片、控制点坐标、比例信息和带注释的绘图。未来的研究人员应该能够使用这些附加文档来理解您的工作，即使他们无法打开模型。
3D 文档方法表
舞台
人工智能的贡献
人类的决定
验证
射击
计划/覆盖范围推荐
规模、检查点
混叠控制
点云
配对、降噪
质量门槛
控制点大小
表面/纹理
自动网格
灌装极限
弱区标志
正射影像/测量
规模化生产
规模验证
已知距离
调查
边缘建议
墙/砂浆/附着物分离
背景、专家
常见错误
- 跳过比例尺。没有规模的模型是无法科学测量的。
- 填写缺失的数据。 AI生成贴合面；必须标记间隙。
- 没有将证据与虚构分开。如果完成的区域在视觉上没有分开，则会产生误导。
- 将模型误认为是一种解释。型号仪表并没有说明它是什么；口译是一个上下文和专家工作的问题。
- 用几张照片创建一个模型。重叠不足会产生扭曲且有间隙的模型。
综上所述
3D 文档和摄影测量中的人工智能；它可以进行快速、毫米级且可重复的记录，在时间紧迫的救援挖掘中尤其有价值。但比例尺是必不可少的，缺失的数据不是填写而是标记，证据与虚构分开，模型的解释（什么是什么）属于专家。模型是一个证明；读书是一种责任。
应用任务
使用比例尺拍摄建筑物的一个小发现或一角，至少 20 张重叠的照片。使用摄影测量流程生成模型，并使用“模型质量检查”模板识别薄弱/填充区域。然后使用“证据/虚构区别”模板创建一个图表，标记哪些区域是测量证据，哪些区域是猜测。
清单
- [ ] 我在镜头中使用了比例尺和控制点。
- [ ] 我拍摄时有足够的重叠（每个地点 3 张以上照片）。
- [ ] 我标记了弱/填充区域，我没有留下假表面。
- [ ] 我在视觉上将证明与预测的完成分开。
- [ ] 我使用上下文和专家判断来解释该模型。