Trotz der unvergleichlichen Genauigkeit und Bestimmtheit, die terrestrische laserbasierte Punktwolken bei der Erfassung der Bestandsdaten eines Gebäudes bieten, bleiben drei zentrale Herausforderungen weitgehend bestehen - Punktwolken Daten sind in der Regel riesig; es kann schwierig sein zu interpretieren;genau zu interpretieren, was in den dunklen Räumen oder überbelichteten Bereichen passiert; und bei all diesen 3D Punkten im Raum ist es nicht immer einfach die richtigen Punkte auszuwählen, während es umgekehrt nur allzu leicht ist, sich auf etwas zu konzentrieren, das nicht das ist, was man eigentlich sehen sollte .
Diese drei Herausforderungen sind der Grund, warum Cintoo gegründet wurde und warum wir unsere hochauflösenden, netzbasierten 3D-Punktwolkendaten entwickelt haben, um jedes dieser Probleme zu lösen.
Größe
Laserscanning hat sich als Methode zur Erfassung von Bestandsdaten durchgesetzt, da es genaue Punktwolken liefert und weitaus zuverlässiger ist als Photogrammetrie, insbesondere bei der Erfassung von Innenräumen. Ein häufiges Problem mit diesen Punktwolkendaten ist jedoch, dass sie riesig sind und daher in der Regel auf dem Desktop gespeichert werden. Die Weitergabe der Daten erfolgte traditionell über eine Festplatte, und bis jetzt war das Hochladen solch großer Daten in die Cloud zur Visualisierung, Weitergabe oder Verteilung eine echte Herausforderung.
Cintoo Cloud hat all dies geändert, indem es Punktwolken in 3D-Oberflächennetze umwandelt und die Daten so komprimiert, dass sie 10- bis 20-mal kleiner sind als ihre ursprüngliche Größe, ohne ihre Genauigkeit und Projektstruktur zu verlieren. Kleiner und daher besser verwaltbar, können die Daten in die sichere Cloud von Cintoo hochgeladen werden, wo sie eingesehen und gemeinsam genutzt werden können.Darüber hinaus können diese komprimierten Daten leicht wieder in Punktwolken (E57, RCS oder RCP) oder Unified Meshes (OBJ, FBX oder STL) umgewandelt werden, wenn sie für die Verteilung in der Desktop-Welt benötigt werden.
Interpretation
Wenn es darum geht, die Daten zu interpretieren, sind Kameras dem Laserstrahl nicht gewachsen. In einem Heizungsraum zum Beispiel, der in der Regel dunkel ist, kann die Kamera mit ihrem RGB-Sensor nur eine begrenzte Anzahl von Bildern erfassen, und daher sind die Bilder, die eindeutig als solche identifiziert werden können, oft unter- oder überbelichtet.Ein Laserstrahl hingegen erfasst immer die tatsächliche Geometrie des Raums und enthüllt Dinge, die eine Kamera wahrscheinlich übersehen hätte.
Cintoo Cloud bietet die nötige Klarheit, um Ihre Bestandsdaten genau zu beurteilen. Durch das Streaming des hochauflösenden Netzes im Web-Viewer von Cintoo Cloud können Sie Details in Ihren Laserscandaten sehen, die Sie normalerweise in einem Standard-Punktwolken-Viewer nicht erkennen würden, z. B. Schäden an einer Oberfläche oder Rohre in einer dunklen Vertiefung.
SDurchsicht aMehrdeutigkeit
Punktwolken sind von Natur aus mehrdeutig, so dass man durch die Punkte hindurchsehen kann, egal ob es sich um Wände, Fenster oder Decken handelt. Bei der Arbeit mit Punktwolken kann es vorkommen, dass man einen Punkt auswählt, der in Wirklichkeit mehrere Meter hinter dem Punkt liegt, den man zu sehen glaubt. Das hochauflösende Oberflächennetz von Cintoo löst dieses Problem, indem es alle Unklarheiten beseitigt, so dass Sie jede Oberfläche bis ins kleinste Detail betrachten können.
>Wenn Sie die Probleme mit Punktwolken der Vergangenheit angehören lassen möchten, können Sie Cintoo Cloud hier 30 Tage lang kostenlos testen: www.cintoo.com. Oder kontaktieren Sie uns per E-Mail sales@cintoo.com, um mit uns darüber zu sprechen wie Cintoo Cloud Ihnen bei der Lösung Ihrer einzigartigen Herausforderungen helfen könnte.
