Cesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化について
•Transferir como PPTX, PDF•
31 gostaram•16,725 visualizações
FOSS4G 2015 Hokkaidoの発表資料になります。
Recomendados
Mais conteúdo relacionado
Mais procurados
Mais procurados (20)
Destaque
Destaque (20)
Mais de Ryousuke Wayama
Último
Último (10)
Cesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化について
- 5. ドローンで 災害救助等に使える システム作れないか？ DFID - 英国国際開発省 CC BY 3.0 ネパール地震でのドローンを使った災害救助 https://www.flickr.com/photos/dfid/16691214064
- 11. １．v-SLAM （visual SLAM） ： リアルタイムで単眼カメラの動画 データから自己位置推定と環境地図を作成する技術。今回使ったのは LSD-SLAM。他にはORB-SLAMやSVO、PTAM等がある。これ系の技 術は大体はPTAMを親として派生した技術。 また、 LiDAR等の高価なセンサを使用せずとも安価なカメラで点群 データを得られる。最近は精度も良い。 取得したデータはどう加工するの？-1 https://www.youtube.com/watch?v=Gnu QzP3gty4 LSD-SLAM ORB-SLAM SVO PTAM https://www.youtube.com/watch?t=142& v=Y9HMn6bd-v8 https://www.youtube.com/watch?v=2YnIMfw6 bJY https://www.youtube.com/watch?v= 8DISRmsO2YQ
- 12. ２．SfM（Structure from Motion）：オルソ画像やタイル画像、DEM が必要な場合はこちら。商用で最も有名なのはAgisoftのPhotoScan。 最近だとドローン用WEBサービスのPix4Dが目立ってきている。 非商用であればVisualSfM等がある。オープンソースであれば OpenMVG、OpenSfMなどが有名。 v-SLAMと同じく安価なカメラのみで点群やその他情報を作成できる。 取得したデータはどう加工するの？-2 https://www.flickr.com/photos/crschmidt/152608885 06/ PhotoScan Pro Pix4D https://pix4d.com/ VisualSfM http://ccwu.me/vsfm/ OpenMVG OpenSfM https://github. com/mapillary /OpenSfM https://github.com/openMVG/openMVG/
- 13. ３．ワークフローSfM：画像ファイルを用意するだけでオルソ画像 や３Dモデルを作るところまでを自動化したもの。オープンソース ではOpenDroneMapが有名。 取得したデータはどう加工するの？-3
- 18. ４．ポイントクラウド：SfMやv-SLAM、 LiDARで取得した点群 データ。物体認識や障害物回避等の自動運転系で使ったりする。今 回は3次元地図に使用します。 加工した成果物はどう利用するの？-４ http://subspace.nicta.com.au/#publicDemos https://www.youtube.com/watch?v=r9LegSK6MfU 例１：Cesiumでのポイントクラウド表示例 例２：ポイントクラウドを用いた自動運転例
- 23. ・ Cesiumは、プラグインなしでWebブラウザ上で3D地図や2D地図を表示す るためのJavaScriptライブラリ。WebGLに対応したブラウザ上で動作する。 ざっくり言えばGoogle Earthのオープンソース版のようなもの。 Cesiumとは？ https://cesiumjs.org/index.html https://cesiumjs.org/Cesium/Apps/Sandcastle/index. html
- 24. １．Google EarthのWEB版も最初考えたが、そもそも現時点で最新の Chromeで動作しないので候補から外れた。 ２． Google Earth等の商用アプリは基底部分をいじれないので、欲しい機能 を自前で実装できないため、オープンソースであるのは必須要件だった。 Cesiumは基底部分はもとより、UIも大幅に変更可能なのもかなりポイント高 い。 ３．WebGLに対応したブラウザであれば端末を選ばない。 ４．ドローンからのデータを扱う上で、サーバからリアルタイムで大量のデー タを扱うにはブラウザ上でWebSocketやWebRTC等のHTML5技術と親和性が 高いものが良かった。 ５．KMLやGeoJSON等馴染み深いデータソースをそのまま使えるため、過去 の資産を活かしやすい。 なぜCesium？－１
- 37. SfMの場合-9 OpenSfMの例 Fig.1 名状しがたい公園 Fig.2 名状しがたい博物館
- 39. ① EXIF付き画像をフォルダに入れて、そのフォルダ内で OpenDroneMap/run.pl を実行することでOpenDroneMapのワークフローが実行される。 ② 実行後には点群データとオルソ画像、 3Dメッシュオブジェク トが生成される。 ③ テキチャ付き3Dメッシュオブジェクト（obj）はそのままの形 式だとcesiumに表示できないため、一旦Meshlab等でCOLLADA形 式に変換し、更にそこからcesiumライブラリ経由でglTF形式に変 換することでようやくcesium上に3Dモデルとして表示が可能とな る。 参考：SfMで作ったものをCesiumで 表示するには？-OpenDroneMap編
- 40. ① EXIF付き画像を「images」フォルダにいれて、パラメータ等が記載された「config.yaml」を用意する。 OpenSfM/bin/run_all フォルダ名 【フォルダ構造例】 testData/ └config.yaml └images/ └img_00.jpg └img_01.jpg └img_02.jpg └img_03.jpg └img_04.jpg └img_05.jpg 【実行例】 OpenSfM/bin/run_all testData ② 実行後にはJSON形式の点群データができる。デフォルトのままだとECEF座標系(地球中心・地球固定直交 座標系)で出力されるためECEF座標系⇒緯度経度の変換を行う必要があった。 ③ Ply形式にPythonで変換後、Cesiumで表示が可能となる。ただし建物の横から撮った写真であればジオリ ファレンスの精度はそこまで問題ではないが、航空写真のような上から撮った写真の場合は激しくずれる。高さ がハードコーディングされていたりしたので、恐らく横からの画像に特化している？ 参考：SfMで作ったものをCesiumで 表示するには？-OpenSfM編
- 41. ①任意のフォルダに画像、スクリプトファイル(下記参照)、画像同士の組み合わせを記載したXMLファイル、プロジェクションを記載したXMLファイルなどを入れる。 ②Micmacには様々なツールが入っている。 各ツールを実行するスクリプトを書く。 【例】UAS_test.sh ----------------------------------------------- #!/bin/sh BIN_DIR=$1 CHANT_DIR=$2 ${BIN_DIR}mm3d OriConvert OriTxtInFile GPS_WPK_Grand-Leez.csv Nav-Brut-RTL ChSys=DegreeWGS84@SysCoRTL.xml MTD1=1 NameCple=FileImagesNeighbour.xml CalcV=1 ImC=R0040536.JPG NbImC=25 ${BIN_DIR}mm3d Tapioca File FileImagesNeighbour.xml -1 ${BIN_DIR}mm3d Tapas RadialBasic "R0040536.JPG|R0040537.JPG|R0040535.JPG|R0040578.JPG|R0040498.JPG|R0040499.JPG|R0040579.JPG|R0040538.JPG|R0040577.JPG|R0040534.JPG|R0040497.JP G|R0040500.JPG|R0040580.JPG|R0040456.JPG|R0040616.JPG|R0040576.JPG|R0040496.JPG|R0040617.JPG|R0040455.JPG|R0040457.JPG|R0040615.JPG|R0040539.J PG|R0040501.JPG|R0040581.JPG|R0040533.JPG" Out=Sample4Calib-Rel ${BIN_DIR}mm3d AperiCloud "R0040536.JPG|R0040537.JPG|R0040535.JPG|R0040578.JPG|R0040498.JPG|R0040499.JPG|R0040579.JPG|R0040538.JPG|R0040577.JPG|R0040534.JPG|R0040497.JP G|R0040500.JPG|R0040580.JPG|R0040456.JPG|R0040616.JPG|R0040576.JPG|R0040496.JPG|R0040617.JPG|R0040455.JPG|R0040457.JPG|R0040615.JPG|R0040539.J PG|R0040501.JPG|R0040581.JPG|R0040533.JPG" Sample4Calib-Rel Out=Sample4Calib-Rel.ply ${BIN_DIR}mm3d Tapas RadialBasic "R.*.JPG" Out=All-Rel InCal=Sample4Calib-Rel ${BIN_DIR}mm3d CenterBascule "R.*.JPG" All-Rel Nav-Brut-RTL tmp CalcV=1 ${BIN_DIR}mm3d OriConvert OriTxtInFile GPS_WPK_Grand-Leez.csv Nav-adjusted-RTL ChSys=DegreeWGS84@SysCoRTL.xml MTD1=1 Delay=-0.0854304 ${BIN_DIR}mm3d CenterBascule "R.*.JPG" All-Rel Nav-adjusted-RTL All-RTL ${BIN_DIR}mm3d ChgSysCo "R.*JPG" All-RTL SysCoRTL.xml@SysCoBL72_EPSG31370.xml All-BL72 ${BIN_DIR}mm3d AperiCloud "R.*.JPG" All-BL72 Out=All-BL72-cam.ply WithPoints=0 ${BIN_DIR}mm3d Malt Ortho "R.*JPG" All-BL72 DirMEC=MEC DefCor=0 AffineLast=1 Regul=0.005 HrOr=0 LrOr=0 ZoomF=1 ${BIN_DIR}mm3d to8Bits MEC/Z_Num8_DeZoom1_STD-MALT.tif ${BIN_DIR}mm3d Nuage2Ply "MEC/NuageImProf_STD-MALT_Etape_8.xml" Scale=8 Attr="MEC/Z_Num8_DeZoom1_STD-MALT_8Bits.tif" Out=CanopySurfaceModel.ply ----------------------------------------------- ③スクリプトを実行 ./UAS_test.sh micmac/bin ※感想：PDFのマニュアルが約350ページもあり心が折れた。 参考：SfMで作ったものをCesiumで 表示するには？- Micmac編
- 47. リアルタイムデータ3D地図のデモ
- 50. 追記 ドローンを飛ばす前に読んでおいたほうがよい資料 http://dil-opac.bosai.go.jp/publication/nied_report/PDF/81/81- 5inoue.pdf 防災科学技術研究所研究報告 第 81 号 自然災害調査研究のための マルチコプター空撮技術 著： 井上 公 内山庄一郎 鈴木比奈子 ドローンを用いた詳細DEM （0.5mメッシュ）やオルソ 画像作成と運用に対する考察 をまとめたもの。操作方法だ けではなく事故や保険などに も言及しており非常に広範で よくまとまっている。 オススメ
- 53. ご清聴ありがとうございました。