Представляем решение для создания поэтажного плана: создайте векторный план объекта площадью 10 000 кв. м всего за 40 секунд!

С быстрым развитием городов и растущими требованиями к надежности жилья технологии проверки качества строительства становятся все более востребованными.

Однако в процессе проверки часто приходится сталкиваться с проблемой отсутствия архитектурных чертежей, особенно для старых зданий или тех, назначение которых изменилось. В результате возникает необходимость создания заново поэтажных планов объекта.

В настоящее время съемка поэтажных планов по-прежнему требует значительного объема ручного труда. Обычно используются рулетки или лазерные дальномеры для измерения расстояний вдоль осей с целью определения пространственного положения стен, проемов дверей и окон.

Однако эти традиционные методы трудоемки и в значительной степени зависят от инженерного опыта геодезиста, что накладывает определенные ограничения.

Технология лазерного сканирования дает ряд преимуществ при съемке поэтажных планов здания, такие как: высокая точность, высокая скорость, бесконтактные измерения, всеобъемлющее покрытие, автоматизированная обработка отснятых материалов. Лазерное сканирование позволяет быстро получать облака точек внутренних и внешних поверхностей зданий без необходимости прямого контакта с конструкцией. Более того, лазерное сканирование позволяет без труда вести съемку сложных внутренних и внешних пространств, предоставляя столь же точные данные. С помощью автоматизированных методов обработки данные лазерного сканирования можно быстро преобразовать в архитектурные планы (поэтажные или фасадные), что значительно повышает эффективность и точность процесса съемки и обработки.

LiDAR360 MLS и LiGrip: современное решение для создания поэтажных планов

В пакете LiDAR360 MLS V7.2 реализована функция автоматической векторизации планов этажей по данным, получаемым со сканеров LiGrip.

LiGrip O1 Lite	LiGrip H300

Классификация 94.21 миллиона точек за 20 минут

Программный модуль LiDAR360 MLS содержит модели классификации облаков точек внутри помещений (например, торговые центры, офисы) и гаражей, которые могут выделять такие классы как точки земли, движущиеся объекты, стены, столбы и транспортные средства. Возможна работа с данными облаков точек с различных моделей лазерного сканирующего оборудования, при этом точность классификации достигает 80%.

В данном примере площадь около 10 000 квадратных метров с 94,21 миллионами точек обработана с использованием сценария «подземный гараж». Расчет велся с использованием видеокарты GPU NVIDIA GeForce RTX 3050 с 8 ГБ видеопамяти, при этом общее время классификации составило 25 минут!

Создание векторных поэтажных планов за 40 секунд

С помощью специализированной функции с удобным интерфейсом «в один клик» на основе классифицированных данных облака точек программное обеспечение извлекает наиболее полную часть облака точек стены, и автоматически векторизует эти материалы. Для площади 10 000 квадратных метров затраты времени составляют всего 40 секунд, при этом полнота извлечения - около 80%.

Программное обеспечение LiDAR360 MLS поставляется с различными инструментами редактирования векторных данных, такими как разрыв, слияние, пересечение, закрытие и перемещение, возможно точное редактирование положения узлов, что помогает быстро изменять и оптимизировать планы этажей, повышая производительность.

Редактирование атрибутов стало проще

LiDAR360 MLS создает таблицу атрибутов с калькулятором полей, который может быстро вычислять и заполнять основные атрибутивные характеристики векторных объектов, такие как длина и тип геометрии.

Экспорт результатов

Итоговые векторные данные можно экспортировать в формате DXF, который легко интегрируется с программным обеспечением САПР. Реализована поддержка экспорта ортотрансформированных изображений.

План подземного гаража

Демонстрация возможностей

Эффекты многослойного наложения данных на облако точек

Геометрические результаты по данным сканирования

Данные экспортируются в DXF и отображаются в САПР

Примечание: Точность классификации и полнота извлечения векторных линий основаны на существующей статистике тестовых данных. Возможны отличия в зависимости от вида помещения и типа объектов.