Reconstrucción 3D por Estructura a partir del Movimiento del Viaducto Histórico Ponte della Cerra: Una Comparación entre el Software de Código Abierto MicMac(r) y Metashape(r)
Autores: Cutugno, Matteo; Robustelli, Umberto; Pugliano, Giovanni
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Reconstrucción 3D por Estructura a partir del Movimiento del Viaducto Histórico Ponte della Cerra: Una Comparación entre el Software de Código Abierto MicMac(r) y Metashape(r)
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Procesamiento de imágenes
Software libre y de código abierto
Industria de vehículos aéreos no tripulados
Nube de puntos dispersa
Paquete de software comercial
Evaluación de precisión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
En los últimos años, el rendimiento del software libre y de código abierto (FOSS) para el procesamiento de imágenes ha aumentado significativamente. Esta tendencia, así como los avances tecnológicos en la industria de vehículos aéreos no tripulados (UAV), han abierto cielos despejados tanto para investigadores como para topógrafos. En este estudio, nuestro objetivo fue evaluar la calidad de la nube de puntos dispersa obtenida con un UAV de consumo y un FOSS. Para lograr este objetivo, también procesamos el mismo conjunto de datos de imágenes con un paquete de software comercial utilizando sus resultados como término de comparación. Se realizaron varios análisis, como el análisis de residuos de imágenes, el análisis estadístico de errores de PGC y PC, la evaluación de precisión relativa y la comparación de distancia de Nube a Nube. Se realizó una encuesta de apoyo para medir 16 marcadores identificados en el objeto. En particular, 12 de estos se utilizaron como puntos de control terrestre para escalar el modelo 3D, mientras que los 4 restantes se utilizaron como puntos de verificación para evaluar la calidad del procedimiento de escalado examinando los residuos. Los resultados indican que las nubes dispersas obtenidas son comparables. MicMac(r) tiene residuos de imagen medios iguales a 0.770 píxeles, mientras que para Metashape(r) es 0.735 píxeles. Además, los errores 3D en los puntos de control son similares: el error 3D medio para MicMac(r) es igual a 0.037 m con una desviación estándar de 0.017 m, mientras que para Metashape(r), es 0.031 m con una desviación estándar igual a 0.015 m. El presente trabajo representa un estudio preliminar: una comparación entre paquetes de software es algo difícil de lograr, dada la secretividad del software comercial y las diferencias teóricas entre los enfoques. Este estudio de caso analiza un objeto con geometría extremadamente compleja; se encuentra en un cañón urbano donde el soporte GNSS no puede ser explotado. Además, el escenario cambia continuamente debido al tráfico vehicular.
Descripción
En los últimos años, el rendimiento del software libre y de código abierto (FOSS) para el procesamiento de imágenes ha aumentado significativamente. Esta tendencia, así como los avances tecnológicos en la industria de vehículos aéreos no tripulados (UAV), han abierto cielos despejados tanto para investigadores como para topógrafos. En este estudio, nuestro objetivo fue evaluar la calidad de la nube de puntos dispersa obtenida con un UAV de consumo y un FOSS. Para lograr este objetivo, también procesamos el mismo conjunto de datos de imágenes con un paquete de software comercial utilizando sus resultados como término de comparación. Se realizaron varios análisis, como el análisis de residuos de imágenes, el análisis estadístico de errores de PGC y PC, la evaluación de precisión relativa y la comparación de distancia de Nube a Nube. Se realizó una encuesta de apoyo para medir 16 marcadores identificados en el objeto. En particular, 12 de estos se utilizaron como puntos de control terrestre para escalar el modelo 3D, mientras que los 4 restantes se utilizaron como puntos de verificación para evaluar la calidad del procedimiento de escalado examinando los residuos. Los resultados indican que las nubes dispersas obtenidas son comparables. MicMac(r) tiene residuos de imagen medios iguales a 0.770 píxeles, mientras que para Metashape(r) es 0.735 píxeles. Además, los errores 3D en los puntos de control son similares: el error 3D medio para MicMac(r) es igual a 0.037 m con una desviación estándar de 0.017 m, mientras que para Metashape(r), es 0.031 m con una desviación estándar igual a 0.015 m. El presente trabajo representa un estudio preliminar: una comparación entre paquetes de software es algo difícil de lograr, dada la secretividad del software comercial y las diferencias teóricas entre los enfoques. Este estudio de caso analiza un objeto con geometría extremadamente compleja; se encuentra en un cañón urbano donde el soporte GNSS no puede ser explotado. Además, el escenario cambia continuamente debido al tráfico vehicular.