LiDAR360MLS: Интеллектуальные возможности анализа и обработки данных мобильного лазерного сканирования

Добрый день, уважаемые читатели блога НАВГЕОКОМ!

В этой статье мы кратко рассмотрим возможности и функционал популярной программы LiDAR360MLS от GreenValley. 

LiDAR360MLS представляет собой передовое программное обеспечение, разработанное для интеллектуального извлечения объектов и комплексного анализа данных облаков точек. Система ориентирована на эффективную обработку данных мобильного (MLS) и наземного сканирования, предлагая широкий спектр инструментов от предобработки до создания специализированных аналитических отчетов. Программа предлагает полный цикл обработки: от подготовки данных и калибровки до автоматизированной векторизации и создания инженерных отчетов

1. Основные модули и управление проектами

Программное обеспечение поддерживает работу с облаками точек в форматах .LiData, .las, .laz, .e57 и другими. Основные модули включают:

• Управление проектами: создание проектов для стандартного картирования или на основе алгоритмов SLAM (для устройств LiGrip и LiBackpack).
• Point Cloud Tools: инструменты фильтрации шумов (SOR, Noise Filter), субдискретизации, объединения данных и вычисления нормалей.
• Preprocessing: модуль для работы с траекториями, калибровки камер, раскрашивания облака точек по фотографиям и сегментации данных.

2. Классификация облака точек

LiDAR360MLS предлагает мощный арсенал методов классификации, разделенных на три категории:

• Классификация на основе правил: позволяет разделять точки по атрибутам (интенсивность, время GPS, угол сканирования), высоте над уровнем земли, размеру кластера или близости к другим объектам.
• Классификация земли: специализированный алгоритм на основе симуляции ткани (CSF), позволяющий эффективно выделять рельеф даже в сложных условиях.
• Deep Learning (Глубокое обучение): автоматическая классификация с использованием предобученных моделей для городских дорог (GV_Road_MLS), помещений, лесных массивов, парков и гаражей. Система также поддерживает Custom Deep Learning, позволяя пользователю обучать собственные модели на основе ручной разметки.

3. Распознавание и интеллектуальное извлечение объектов

Одной из ключевых особенностей системы является модуль Map Element, предназначенный для векторизации дорожной инфраструктуры:

• Дорожная разметка: автоматическое и полуавтоматическое распознавание линий (сплошных, пунктирных), стоп-линий, стрелок и символов на асфальте.
• Дорожные объекты (Facility): интеллектуальный поиск и векторизация столбов, дорожных знаков, люков, ливневых решеток и линий электропередач.
• Urban Forestry: специализированные инструменты для сегментации отдельных деревьев и автоматического измерения их параметров: высоты, диаметра ствола, диаметра и объема кроны.

4. Специализированный анализ и векторизация

Программа включает модули для решения узкоспециализированных инженерных задач:

• Road Analysis: анализ состояния дорожного полотна, обнаружение повреждений (колейность, трещины, выбоины), расчет индекса состояния покрытия (PCI) и проверка габаритов проездов (Clearance Analysis).
• Floor Plan: автоматическая векторизация планов помещений на основе данных сканирования внутри зданий.
• Facade Survey: создание разверток фасадов зданий (в том числе по криволинейным траекториям) для архитектурных обмеров.

5. Инструменты измерения и отчетности

LiDAR360MLS предоставляет полный набор инструментов для 3D-измерений расстояний, углов, площадей и объемов. Результаты любого анализа могут быть экспортированы в виде структурированных PDF или HTML отчетов, содержащих таблицы и визуализацию обнаруженных дефектов или извлеченных объектов.

Векторные результаты экспортируются в форматы Shapefile, GeoJSON, DXF и KML, что обеспечивает бесшовную интеграцию с популярными ГИС и CAD-системами. Благодаря поддержке многопоточности и пакетной обработки (Batch Processing), программное обеспечение позволяет автоматизировать рутинные операции для больших массивов данных, значительно сокращая время камеральной обработки.

Ключевые возможности и функции программы:

File (Файл)

Управление проектами (стандартные и SLAM), пакетная обработка данных и конвертация форматов (.LiData, .las, .laz, .e57, .ply).

Tools (Инструменты)

3D-измерения (длина, площадь, объем, углы), сечения (Cross Section),Roaming (навигация по траектории) и импорт/экспорт векторов.

Point Cloud Tools

Фильтрация шумов (SOR, Noise), субдискретизация, вычисление нормалей, трансформация координат и нормализация по земле.

Classification

Классификация земли (CSF), воздуха, шумов. Использование Deep Learning для автоматического распознавания 11+ классов объектов (здания, машины, столбы) и обучение собственных моделей.

Preprocessing

Сегментация траекторий, калибровка камер, раскрашивание облака по фото, юстировка лазера (Boresight) и уравнивание полос сканирования.

CutBlock

Разбиение облака точек на блоки по масштабу, траектории или осевой линии для оптимизации работы с большими массивами данных.

Map Element

Векторизация дорожной разметки (линии, стоп-линии), распознавание символов и стрелок через автоматическое сопоставление с шаблонами (Template Matching).

Facility

Интеллектуальное извлечение дорожных объектов: столбов, ЛЭП, знаков, люков и парковочных мест. Пакетное распознавание объектов по панорамным снимкам.

Vector Editor

Полнофункциональный CAD-редактор: рисование, копирование, масштабирование векторов, замыкание линий и топологические операции (разрыв, слияние).

Floor Plan

Автоматическая векторизация планов помещений и создание 2D-чертежей на основе данных внутреннего сканирования.

Facade Survey

Создание разверток фасадов (полигональных, криволинейных, цилиндрических) и отрисовка архитектурных элементов зданий.

Road Analysis

Анализ дорожного полотна (колеи, трещины, выбоины), проверка габаритов проезда (Clearance), расчет индекса состояния покрытия (PCI) и анализ видимости.

Road Surface

Создание высокоточных цифровых моделей рельефа (TIN), анализ проезжаемости транспорта и моделирование столкновений.

Urban Forestry

Сегментация деревьев, расчет их параметров (высота, диаметр ствола DBH, объем кроны) и создание тематических карт экологического ландшафта.

Attributes

Управление таблицами атрибутов, калькулятор полей для расчетов, проверка качества векторов и экспорт структурированных отчетов в PDF/HTML

Интеллектуальная обработка и автоматизация

Система выделяется глубокой интеграцией алгоритмов Deep Learning. Пользователи могут не только применять стандартные обученные модели для городских улиц или лесов, но и использовать модуль Custom Deep Learning Classification для обучения системы под уникальные типы объектов. В режиме классификации облако точек окрашивается в стандартные цвета (земля — оранжевый, здания — красный, растительность — зеленый), что позволяет мгновенно оценить качество работы ИИ.

Для инженерных задач модуль Road Analysis позволяет автоматизировать поиск дефектов асфальта (трещины, выбоины) и формировать ведомости повреждений с указанием их точного местоположения и геометрических параметров. Результаты векторизации и анализа бесшовно экспортируются в форматы SHP, DXF, KML и GeoJSON для дальнейшего использования в ГИС и CAD-системах.

Есть вопросы по возможностям LiDAR360MLS? Обращайтесь!