Trotz der unvergleichlichen Genauigkeit und Bestimmtheit, die terrestrische laserbasierte Punktwolken bei der Erfassung der Bestandsdaten eines Gebäudes bieten, bleiben drei wesentliche Herausforderungen bestehen: Punktwolkendaten sind in der Regel riesig; es kann schwierig sein, 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 im Blickfeld ist.
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 die Photogrammetrie, insbesondere bei der Erfassung von Innenräumen. Ein häufiges Problem mit diesen Punktwolkendaten ist jedoch, dass sie sehr groß sind und daher meist nur auf dem Desktop gespeichert werden. Die gemeinsame Nutzung der Daten erfolgt traditionell über eine Festplatte, und bisher war es eine echte Herausforderung, solche großen Daten zur Visualisierung, gemeinsamen Nutzung oder Verteilung in die Cloud hochzuladen.
Cintoo Cloud hat all dies geändert, indem es Punktwolken in 3D-Oberflächennetze umwandelt und die Daten so komprimiert, dass sie um das 10- bis 20-fache kleiner sind als ihre ursprüngliche Größe, wobei die Genauigkeit und die Projektstruktur erhalten bleiben. Die so verkleinerten und damit besser handhabbaren Daten können in die sichere Cloud von Cintoo hochgeladen werden, wo sie eingesehen und gemeinsam genutzt werden können. Darüber hinaus können diese komprimierten Daten leicht 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.
Auslegung
Wenn es um die Interpretation der Daten geht, sind Kameras dem Laserstrahl nicht gewachsen. Nehmen Sie zum Beispiel einen Heizungsraum, in dem es meist dunkel ist. Die Kamera kann mit ihrem RGB-Sensor nur eine begrenzte Anzahl von Bildern erfassen, und daher sind die Bilder 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 bewerten. Durch das Streaming des hochauflösenden Netzes im Web-Viewer von Cintoo Cloud können Sie Details in Ihren Laserscandaten erkennen, die Sie normalerweise in einem Standard-Punktwolken-Viewer nicht sehen würden. So können Sie Schäden an einer Oberfläche oder Rohre in einer dunklen Vertiefung erkennen.
See-durch ambiguity
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 Sie einen Punkt auswählen, der sich in Wirklichkeit mehrere Meter hinter dem Punkt befindet, den Sie meinen, zu sehen. 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 Ihre 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 individuellen Herausforderungen helfen kann.
