Фотограмметрия 2018: Фотограмметрия в археологии -методика и перспективы Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

Содержание

Фотограмметрия в археологии -методика и перспективы Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЕСТЕСТВЕННО-НАУЧНЫХ МЕТОДОВ В АРХЕОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

УДК 902.4:528.7

С.П. Грушин, И.А. Сосновский

Алтайский государственный университет, Барнаул, Россия

ФОТОГРАММЕТРИЯ В АРХЕОЛОГИИ -МЕТОДИКА И ПЕРСПЕКТИВЫ*

Статья посвящена методике получения трехмерных моделей объектов археологических исследований с помощью фотограмметрии. Трехмерная фиксация имеет ряд преимуществ перед традиционными методами фиксации, поскольку при ее применении сохраняется больше информации об объекте. Фотограмметрия позволяет производить фиксацию без дорогостоящего специализированного оборудования – для ее проведения достаточно иметь цифровую камеру и персональный компьютер с соответствующим программным обеспечением. Этапы получения трехмерной модели проиллюстрированы на примере съемки керамического сосуда периода ранней бронзы, найденного при исследовании памятника Телеутский Взвоз-1. На первом этапе произведена съемка нескольких серий снимков сосуда, полностью покрывающих его площадь. Далее была произведена обработка полученных снимков в приложении Agisoft Photoscan, с помощью которого построено плотное облако точек, а затем и готовая текстурированная модель, полностью сохраняющая структуру оригинала. Применение технологий трехмерной фиксации имеет большие перспективы, поскольку позволяет сохранять больше информации, расширяет возможности анализа и публикации информации, что делает исследование более объективным и полным.

Ключевые слова: трехмерная фиксация, наземная фотограмметрия, керамические сосуды, ранняя бронза.

DOI: 10.14258Лрш(2018)1(21).-08

Введение

На протяжении всего существования археологии происходило планомерное совершенствование методов фиксации, направленное на увеличение их полноты и точности. Полнота фиксации объектов исследования критически важна как для интерпретации и последующей публикации результатов полевых работ, так и для составления отчетов. Бурное развитие информационных технологий, совершивших огромный рывок в конце прошлого века, позволило перейти на качественно новый уровень записи, обработки и хранения материалов исследования. Сегодня вслед за цифровой фотосъемкой и применением тахеометра в практику археологических исследований постепенно входят методы трехмерной фиксации, делающие сбор данных еще более полным и быстрым.

Трехмерная фиксация объектов имеет ряд преимуществ перед традиционными методами документирования, поскольку дает возможность создавать модели, полностью сохраняющие пространственные характеристики сканируемых объектов. Трехмерная модель позволяет исследователю детально изучить объект со всех углов и ракурсов, даже если он никогда не видел его своими глазами. Кроме того, программное обеспечение позволяет проводить различные виды анализа, такие как измерения расстояния или объема.

* Работа выполнена в рамках реализации гранта Правительства РФ (Постановление №220), полученного ФГБОУ ВО «Алтайский государственный университет», договор .4214.Z50.31.0010, проект «Древнейшее заселение Сибири: формирование и динамика культур на территории Северной Азии».

В настоящее время в археологии применяются две различные технологии трехмерной фиксации – лазерное сканирование и наземная фотограмметрия. В сравнении с фотограмметрией лазерное сканирование обеспечивает большую точность, однако требует применения дорогостоящего оборудования и сопоставимого по стоимости программного обеспечения. Кроме того, применение лазерных сканеров в полевых условиях может оказаться затруднительным и требует специальных навыков и знаний. Фотограмметрия позволяет получить пригодные для дальнейшего использования трехмерные модели без специального оборудования и навыков – для ее проведения нужна только цифровая камера среднего уровня и ПК со специализированным программным обеспечением.

Целью данной работы является рассмотрение особенностей этапов фотограмметрии, а также иллюстрация их практического осуществления в ходе получения трехмерной модели на конкретном археологическом материале.

Материалы и методы

Фотограмметрия в широком смысле представляет собой техническую дисциплину, занимающуюся определением размеров, формы и положения объектов по их изображениям на фотоснимках [Баранов, 1999, с. 87]. Методы фотограмметрии нашли применение в археологии еще в доцифровую эпоху и главным образом были связаны с анализом материалов аэрофотосъемки [Сингатулин, 2013]. Развитие вычислительной техники дало мощный импульс к развитию методов фотограмметрии и сделало возможным автоматизированную обработку изображений с помощью персонального компьютера, что увеличило ее доступность и существенно расширило пределы технологии. На данный момент сочетание цифровой фотосъемки и специализированного программного обеспечения позволяет создавать детализированные трехмерные модели как отдельных объектов (остатков сооружений, погребений, развалов сосудов и т.д.), так и целых участков местности [Зайцева, 2014, с. 11-19]. Таким образом, несмотря на то, что сам термин «фотограмметрия» имеет достаточно широкое значение, мы будем понимать под ним метод построения трехмерных моделей объектов с помощью компьютерной обработки цифровых снимков.

Процесс получения трехмерной модели при помощи фотограмметрии можно разделить на два этапа – съемку и обработку полученных фотографий. На этапе съемки делается несколько серий фотографий, как бы опоясывающих объект и покрывающих его поверхность со всех ракурсов (рис. 1). Каждый следующий кадр серии должен пересекаться с предыдущим как минимум на 30%, что позволит программному обеспечению объединить снимки. Поскольку при расчете геометрии модели используется метод триангуляции, каждая точка объекта должна присутствовать как минимум на трех фото. Чем больше подобных точек будет найдено, тем точнее будет модель. После съемки достаточного количества серий общего плана, позволяющих захватить геометрию объекта, необходимо дополнительно крупным планом снять все значимые детали, чтобы они корректно отобразились на готовой модели. Объект должен быть освещен равномерно, без жестких теней или бликов. При полевых съемках наилучший результат можно получить при съемках в пасмурную погоду, поскольку именно при таких условиях освещение позволяет добиться желаемого отсутствия теней и бликов.

Программное обеспечение может работать с любыми цифровыми изображениями, и для съемок теоретически подойдет любая цифровая камера, однако качество снимков

Рис. 1. Позиции камеры при съемке объекта: 1 – фронтальный вид на траектории камеры при съемке серий снимков; 2 – вид сверху на позиции камеры при съемке второй, третьей и четвертой серии

напрямую влияет на итоговый результат, поэтому считается оптимальным использование зеркальной камеры среднего уровня и выше. Выбор объектива также важен, и по возможности необходимо отдавать предпочтение широкоугольным объективам с фиксированным фокусным расстоянием, поскольку они имеют большую глубину резкости, т.е. расстояние между передней и задней границами резко изображенного пространства. Крайне нежелательно использование теле- и сверхширокоугольных объективов, поскольку первые по причине недостаточной глубины резкости дают программному обеспечению меньше информации об объектах, нежели обычные широкоугольные объективы, а вторые искажают изображение по краям снимка, что приводит к резкому ухудшению качества захвата геометрии и, как следствие, снижению точности построения модели. При использовании объектива с переменным фокусным расстоянием не следует изменять уровень зума на протяжении всей съемки, поскольку это приводит к затруднению поиска общих точек на снимке и также ухудшает результат. Однако все указанные пункты легко выполнимы, и при четком соблюдении методики съемок фотограмметрия позволяет добиться качества сканирования, близкого к получаемому при использовании лазерного сканирования [Грэндорж, Рено, 2016].

Полученные результаты и их обсуждение Применение технологии, а также методику обработки готовых фотографий можно проиллюстрировать на примере съемки керамического сосуда (рис. 2.-1) периода ранней бронзы, найденного при исследовании памятника Телеутский Взвоз-1 [Грушин, Леонтьева, 2015, рис. 4.-2]. Как уже было отмечено выше, при съемках главной целью является полное покрытие площади объекта. В ходе работ была произведена съемка четырех серий снимков, описывающих замкнутые окружности вокруг сосуда. Поскольку при съемке в кадр не попала донная часть, была произведена съемка дополнительных трех серий, покрывающая ее и внешнюю часть сосуда. Дополнительные снимки были сделаны с различных ракурсов с целью передать различные детали, такие как неровности поверхности, орнаментация и т.д. Всего было сделано 174 снимка разрешением 4928 на 3264 пикселей (рис. 2.-2).

1

К

|ЩШ1Р§1| ‘ h ■ + пГМ i 1- I.vfintiiï

Г.

Рис. 2. Виды сосуда: 1 – графическое изображение; 2 – фотоснимок из третьей серии

Полученные изображения были импортированы в приложение Agisoft PhotoScan. Перед началом поиска общих точек на каждое изображение была наложена маска, отделяющая объект от остального фона. Использование масок позволяет «склеить» точки, снятые на верхней и нижней части сосуда. На этапе построения модели первой выполняется команда «выравнивание камер», позволяющая определить положения камер в пространстве. При выравнивании значения «максимальное количество точек» и «максимальное количество проекций» были выставлены на 0, что обозначает отсутствие ограничений по их количеству. Точность установлена на «высокую». Следующим этапом идет построение плотного облака точек, на основе которого впоследствии будет построена модель (рис. 3). На этом этапе параметр фильтрации карт глубины установлен на «мягкая», что повышает точность построения облака при наличии мелких деталей и сложной геометрии [Sapirstein, Murray, 2017]. Далее происходит построение модели, при котором указываются параметры типа поверхности (произвольный) и устанавливается количество полигонов (высокое, 90000). На заключительном этапе происходит построение текстуры, при котором тип текстуры устанавливается на «мо-

Рис. 3. Плотное облако точек, полученное при обработке фотографий

заика», что позволяет программе строить текстуру каждого отдельного участка объекта на основе наиболее подходящих фото, тем самым сохраняя мелкие детали.

В результате была получена модель сосуда, которую можно импортировать в форматы 3ds или :£Ъх для последующего редактирования в трехмерных редакторах или САПР. Измерения модели можно проводить в самом PhotoScan, без импорта в другие приложения. Для этого достаточно создать маркеры двух точек, расстояние между которыми известно, и задать для них масштабную линейку, после чего любые расстояния между маркерами будут рассчитываться на основе этого значения. Получившаяся модель полностью сохраняет структуру и пропорции оригинального сосуда, при ближайшем рассмотрении отчетливо видна орнаментация в виде гребенчатой качалки. Кроме того, была сохранена сложная геометрия сосуда, вызванная отсутствием участков донной части и стенок (рис. 4). Необходимо заметить, что текстура модели сосуда на некоторых участках имеет небольшие размытия, в то время как большая часть поверхности передана фотографически четко. Это связано с недостаточной четкостью некоторых снимков, вызванной условиями съемки – она производилась с рук без использования внешней вспышки и штатива. Следовательно, стоит рассмотреть возможность их использования в дальнейших исследованиях.

Рис. 4. Готовая трехмерная модель с различных ракурсов

Заключение

Таким образом, фотограмметрия не требует значительных финансовых и временных затрат и вместе с тем представляет собой надежный и точный способ фиксации объектов, не требующий от пользователя какой-либо специальной подготовки. Стоит отметить, что, как и у любой другой технологии, фотограмметрия имеет ряд недостатков, к которым можно отнести трудности в распознавании движущихся объектов, что может сказаться на качестве результата при съемке участков местности с высокой травой. Также затруднительна съемка отражающих и прозрачных поверхностей, таких как лужи. В случае, если участок съемки будет сырым после дождя, получить пригодные для дальнейшего использования данные затруднительно [Sapirstein, Murray, 2017]. Однако в целом эти издержки незначительны в сравнении с очевидными плюсами методики, к которым можно отнести дешевизну, мобильность, доступность и, как следствие – широкие перспективы для внедрения технологии в практику археологических исследований. При всем этом фотограмметрия не является заменой традиционным методам, а скорее дополняет уже существующие, увеличивая скорость фиксации и улучшая качество информации.

Трехмерная фиксация позволяет существенно увеличить возможности публикации материалов раскопок и расширить круг исследователей, имеющих возможность изучить объект, что делает процесс исследования более объективным. Кроме того, возможна привязка готовых моделей к популярным системам координат, что позволяет интегрировать их с геоинформационными системами, а также выполнять на основе моделей любые измерения, чертежи и реконструкции. Отдельного упоминания заслуживает возможность оцифровки фрагментов керамики с целью реконструкции сосудов при помощи трехмерного принтера [Barreau, Bruniaux, 2014]. На данный момент широкое внедрение фотограмметрии в практику археологических исследований затрудняется отсутствием специализированной методической литературы, однако остается надеяться, что в скором будущем сложившаяся ситуация изменится.

Библиографический список

Баранов Ю.Б., Берлянт А.М., Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Серапинас Б.Б., Филиппов Ю.А. Геоинформатика: толковый словарь основных терминов. М. : ГИС-Ассоциация, 1999. 204 с.

Грушин С.П., Леонтьева Д.С. Грунтовый могильник Телеутский Взвоз-I (результаты исследования 2002 г.) // Известия Алтайского государственного университета. 2015. Вып. 4/2 (88). С. 50-56.

Грэндорж Ф., Керивен Р., Новел С., Пу Ф. Сравнение методов аэрофотограмметрии и трехмерного лазерного сканирования для создания трехмерных моделей сложных объектов // CADmaster. 2016. №2 (84). С. 102-106.

Зайцева О.В. «3D-революция» в археологической фиксации в российской перспективе // Сибирские исторические исследования. 2014. №14. С. 11-19.

Зайцева О.В. 3D-фиксация и визуализация результатов археологических раскопок: сравнение методик трехмерного сканирования и неземной фотограмметрии // Труды IV (XX) Всероссийского археологического съезда в Казани. Т. IV. Казань : Отечество, 2014. С. 300-302.

Руководство пользователя Agisoft PhotoScan: Professional Edition, версия 1.2 [Электронный ресурс]. URL: http://www.agisoft.com/pdf/photoscan-pro_1_2_ru.pdf

Сингатулин Р.А. Фотограмметрические технологии в археологии (краткий исторический очерк) // Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики. Тамбов : Грамота, 2013. №3. C. 148-152.

Philip Sapirstein, Sarah Murray. Establishing Best Practices for Photogrammetric Recording During Archaeological Fieldwork // Journal of Field Archaeology. Boston, 2017. Pp. 337-350.

Barreau J.-B., Nicolas T., Bruniaux G., Petit E., Petit Q., Gaugne R., Gouranton V. Ceramics Fragments Digitization by Photogrammetry, Reconstructions and Applications // International Conference on Cultu-rage Heritage, EuroMed, 2014. Pp. 547-554.

References

Baranov Ju.B., Berljant A.M., Kapralov E.G., Koshkarev A.V., Serapinas B.B., Filippov Ju.A. Geo-informatika: tolkovyj slovar’ osnovnyh terminov [Geoinformatics: an Explanatory Dictionary of Basic Terms]. M. : GIS-Associacija, 1999. 204 p.

Grushin S.P., Leont’eva D.S. Gruntovyj mogil’nik Teleutskij Vzvoz-I (rezul’taty issledovanija 2002 g.) [The Teleutsky Vvoz-I Burial Ground (results of the 2002 survey)]. Izvestija Altajskogo gosudarstvennogo universiteta. 2015. Vyp. 4/2 (88) [Izvestia of Altai State University. 2015. Vol. 4/2 (88)]. Pp. 50-56.

Grjendorzh F., Keriven R., Novel S., Pu F. Sravnenie metodov ajerofotogrammetrii i trehmernogo lazernogo skanirovanija dlja sozdanija trehmernyh modelej slozhnyh ob”ektov [3D Laser Scanning for Creating Three-Dimensional Models of Complex Objects]. CADmaster. 2016. №2 (84). Pp. 102-106.

Zajceva O.V. “3D revoljucija” v arheologicheskoj fiksacii v rossijskoj perspektive [“3D-Revolution” in Archaeological Fixation in the Russian Perspective]. Sibirskie istoricheskie issledovanija [Siberian Historical Research]. 2014. №14. S. 11-19.

Zajceva O.V. 3D-fiksacija i vizualizacija rezul’tatov arheologicheskih raskopok: sravnenie metodik trehmernogo skanirovanija i nezemnoj fotogrammetrii [3D-Fixation and Visualization of the Results of Archaeological Excavations: a Comparison of 3D Scanning Techniques and Unearthly Photogrammetry]. Trudy IV (XX) Vserossijskogo arheologicheskogo s”ezda v Kazani [Proceedings of the IV (XX) All-Russian Archaeological Congress in Kazan]. Vol. IV. Kazan’ : Otechestvo, 2014. Pp. 300-302.

Rukovodstvo pol’zovatelja Agisoft PhotoScan: Professional Edition, versija 1.2 [Manual for Agisoft PhotoScan: Professional Edition, Version 1.2]. [Jelektronnyj resurs]. [Electronic Resource]. URL: http:// www.agisoft.com/pdf/photoscan-pro_1_2_ru.pdf

Singatulin R.A. Fotogrammetricheskie tehnologii v arheologii (kratkij istoricheskij ocherk) [Photo-grammetric Technologies in Archaeology (a short historical essay)]. Istoricheskie, filosofskie, politicheskie i juridicheskie nauki, kul’turologija i iskusstvovedenie. Voprosy teorii i praktiki [Historical, Philosophical, Political and Legal Sciences, Culturology and Art History. Questions of Theory and Practice]. Tambov : Gramota. 2013. №3. Pp. 148-152.

Philip Sapirstein, Sarah Murray. Establishing Best Practices for Photogrammetric Recording During Archaeological Fieldwork // Journal of Field Archaeology. Boston, 2017. Pp. 337-350.

Barreau J.-B., Nicolas T., Bruniaux G., Petit E., Petit Q., Gaugne R., Gouranton V. Ceramics Fragments Digitization by Photogrammetry, Reconstructions and Applications // International Conference on Culturage Heritage, EuroMed, 2014. Pp. 547-554.

S.P. Grushin, I.A. Sosnovsky

Altai State University, Barnaul, Russia

PHOTOGRAMMETRY IN ARCHAEOLOGY -POSSIBILITIES AND METHODS

The article considers the methods of photogrammetry for making three-dimensional models of archaeological objects research. Three- dimensional fixation has a number of benefits as it allows saving lot more information in comparison with traditional methods. Photogrammetry allows making such fixation without high – priced specialized equipment. All that is needed for photogrammetry is a mid-range DSLR camera and PC with special software. The stages of photogrammetry application are illustrated on the example of the filming of an early Bronze Age ceramic vessel from the Teleutskiy Vzvos-I settlement. At the first stage to cover the whole area of the object, a series of filming was made. Than pictures was processed with the use of the Agisoft Photoscan software, which made a dense cloud, and further a complete textured three-dimensional model possessing all spatial characteristics of original vessel. The using of three- dimensional filming has wide opportunities in archaeology, because it allows saving far more information, provides wider possibilities of information analysis and publication which makes research complete.

Key words: 3D fixation, photogrammetry, ceramic vessels, early bronze age.

ТОП бесплатных программ для Фотограмметрии

COLMAP – это бесплатное программное обеспечение для фотограмметрии, которое можно загрузить с Github. По желанию можно выбрать: работать из командной строки или с графическим интерфейсом Как  большинство программ для фотограмметрии из нашего списка, COLMAP может автоматически создавать 3D-объекты из фотографий сделанных камерой с одним объективом, или обрабатывать снимки сделанные стереокамерой.

Поскольку это программа создана энтузиастами и имеет открытый код COLMAP вобрал в себя много разных плагинов и дополнений. Все эти дополнения устанавливаются по желанию и при необходимости расширить стандартные возможности этой замечательной бесплатной программы для фотограмметрии. Например, вы можете определить точно определить параметры камеры, которая использовалась для фотографирования. То же самое относится и к процессу извлечения дополнительной формации из фото-файла, это поможет улучшить полученный результат. Хотя программа и может экспортировать трехмерную поверхность но ее алгоритмы работают только с плотным облаком точек в окне просмотра. К сожалению программа не умеет работать с сеткой поверхности 3D объекта  и для очисти и улучшения  3D-модели, вам придется использовать сторонние  программы, например как MeshLab.

Для создания облака плотного точек достаточно использовать COLMAP без плагинов в несколько шагов. Для продвинутых пользователей программа позволяет настраивать огромное  множество различных параметров. Не все из них интуитивно понятны для новичка. Для быстрого получения результата в COLMAP нет необходимости менять какие-либо параметры, достаточно использовать стандартные настройки. Значения параметров по умолчанию являются компромиссом между качеством и скоростью работы.

Для тех кто хочет изучить все возможности необходимо будет погрузиться в исходный код программы. Он содержит подробнейшую документацию для всех параметров.

COLMAP – это бесплатное программное обеспечение для проведения исследовательских работ, оно довольно надежно и стабильно работает, если конечно вы не напутаете в конфигурациях программы, но в этом случае всегда можно обратиться в журналам работы программы.

Итог: Гибкая программа которая подойдет как для новичка (параметры по умолчанию), так и для серьезной работы и проведения различных исследований. Огромное преимущество перед другими программами – наличие документации на русском языке!

Программное обеспечение » Лазерное сканирование и архитектурные обмеры в Санкт-Петербурге | НПП “Фотограмметрия”

Знакомство с программными продуктами ScanIMAGER

ScanImager
В рамках данной статьи предлагаем Вам ознакомиться с программными продуктами ScanImager и ScanImager Orto, разработанными НПП «Фотограмметрия», и ориентированными, в первую очередь, на задачи, связанные с выполнения архитектурных обмеров и фиксацией состояния памятников архитектуры.

Вы познакомитесь с основными возможностями программного комплекса ScanIMAGER, увидите каждый из этапов работы с продуктом, сможете задать вопросы производителю, попробовать и при необходимости приобрести подходящий вам продукт.

Подробнее…

Coordinate Transformer


Coordinate Transformer предназначен для обработки результатов тахеометрической съемки применительно к архитектурным обмерам. Продукт является плодом десятилетнего опыта работы специалистов предприятия в данной области. В нем реализованы все важнейшие функции, способные сделать вашу технологию максимально эффективной.

Области применения в архитектурной фотограмметрии:

– архитектурные обмеры,
– архитектурная фотограмметрия,
– инженерная геодезия,
– маркшейдерское дело,
– топографическая съемка на застроенных территориях

Подробнее…

PhotoTransformator Professional


PhotoTransformator Professional представляет из себя программный комплекс, предназначенный для обработки одиночного снимка и решения фотограмметрических задач.

Продукт разрабатывался, прежде всего, для решения задач архитектурной фотограмметрии, и ее потенциальными пользователями нам представляются архитекторы и реставраторы. С учетом этого, философия программы построена таким образом, чтобы совместить в рамках одного продукта точные и теоретически строгие методы обработки цифровых фотоизображений с прозрачным интерфейсом, понятным не только фотограмметристам, но и неспециалистам в данной области.

Области применения:
– в архитектурной фотограмметрии: обмеры фасадов, фотофиксация памятников архитектуры, паспортизация фасадов.
– в аэрофотосъемке: построение фотосхем, картирование территории с незначительным рельефом, устранение больших углов наклона камеры в момент фотографирования.

Подробнее…

ScanIMAGER

Трехмерные лазерные сканирующие системы постепенно и уверенно занимают свое достойное место среди других уже столь привычных геодезических инструментов, и теперь они не считаются чем-то экзотическим. Лазерные сканирующие системы постоянно совершенствуются, как и программное обеспечение для обработки получаемых с их помощью данных.

Однако, программное обеспечение, поставляемое со сканерами, в основном предназначено для управления процессом сканирования и выполнения некоторых стандартных операций по обработке данных. Оно часто не может удовлетворить специфических потребностей, возникающих при решении той или иной задачи. Специализированных программ, позволяющих работать с большими (более миллиарда) облаками точек мало и они в основном специализированы на промышленном проектировании (Cyclone, LFM Modeller).

В условиях дефицита подходящих программных продуктов в нашей компании начата разработка программного комплекса ScanIMAGER, ориентированного в первую очередь на задачи, связанные с фиксацией состояния памятников архитектуры и выполнения архитектурных обмеров.

Подробнее…

фотограмметрия из командной строки / Хабр

Вам нужно автоматизировать огромное количество фотограмметрических сканов? Тогда у меня для вас хорошие новости.

В видео показана программа для фотограмметрии

Meshroom

с открытым исходным кодом. Этот проект в разных формах существует уже довольно давно, но недавно разработчики выпустили двоичные файлы, поэтому их можно просто скачать и использовать. В ролике продемонстрировано использование GUI для загрузки изображений, их обработки, изменения параметров и т.д. Рекомендую вам попробовать эту программу в действии.

Но меня интересует полная автоматизация. Если у вас есть сканирующая установка, на которой вы делаете по 100 и больше сканов в день, то необходимо полностью автоматизированное решение для пакетной обработки этих файлов. Данный пост является руководством и/или туториалом по решению этой задачи.

Для начала важно понять, что Meshroom — не гигантский, монолитный проект. На самом деле, сама обработка выполняется отдельными программами на C++, работающими из командной строки, а Meshroom — это тонкая программа-прокладка на Python, выполняющая соответствующие вызовы. Поэтому вместо использования Meshroom мы будем применять эти программы напрямую. Учтите, что доступны полные исходники, поэтому вы можете привязать библиотеки напрямую.

У Meshroom есть ещё одна удобная особенность: при выполнении каждой операции её команда отображается в терминале. Поэтому чтобы создать этапы этого процесса, я просто работал с Meshroom и смотрел за командами. Затем я заглянул в код, чтобы изменить некоторые параметры. Кроме того, кажется, при запуске Meshroom можно приказать ему собрать набор изображений из командной строки, но я предпочитаю не соединять эти этапы.

Подготовка и установка


0: Требования

Meshroom/AliceVision запустятся не на каждой платформе. Для некоторых этапов необходима CUDA, поэтому для построения карт глубин вам понадобится GPU компании NVIDIA. К сожалению использовать CPU fallback (перенос выполнения функций GPU на ЦП) невозможно., иначе программа бы отлично работала и в Windows, в Linux. Инструкции в этой статье даны для Windows, но с минимальными изменениями их можно подстроить и под Linux.

1: Скачайте релиз Meshroom

Meshroom 2018.1.0

Первое, что нужно сделать — установить Meshroom. Выберите папку, из которой хотите выполнять работу, а затем скачайте последнюю версию. В zip-файле есть двоичные файлы всех зависимостей.

Если вас тянет на приключения, то можете попробовать собрать программу самостоятельно. Релизные динамически подключаемые библиотеки работают нормально (/MD), но мне пришлось хакать файлы cmake для создания отладочных сборок и/или сборок со статическим подключением. Если вы будете собирать программу под Windows, то КРАЙНЕ рекомендую использовать VCPKG.

2: Скачайте данные

alicevision/dataset_monstree

Очевидно, что весь смысл ПО фотограмметрии заключается в обработке ваших собственных изображений, но для начала я предлагаю использовать изображения, которые гарантированно подходят. Они позволят найти источники проблем, если что-то пойдёт не так. К счастью, разработчики выпустили набор изображений для своего тестового дерева.

3: Скачайте скрипт run_alicevision.py

run_alicevision.zip

Это скрипт, который мы будем использовать. Просто скачайте zip-файл и распакуйте его в рабочую папку.

4: Установите Python

https://www.python.org/download/releases/2.7/

Установите Python, если вы ещё этого не сделали. Да, я всё ещё пишу код для Python 2.7.0. Проще всего установить Windows X86-64 MSI Installer из релизов.

5: Установите Meshlab (необязательно)

MeshLab

В качестве необязательного шага нужно также установить MeshLab. На самом деле для обработки она не понадобится, но на нескольких этапах данные выводятся в файлах точек PLY. Их нельзя загрузить в Maya, поэтому для их просмотра я пользуюсь MeshLab.

После распаковки всех файлов папка должна выглядеть следующим образом (за исключением папки build_files, которая генерируется скриптами):

Здесь есть следующее:

  • build_files: файлы, которые мы собрали.
  • dataset_monstree-master: исходные изображения
  • Meshroom-2018.1.0: двоичные файлы Meshroom/AliceVision.
  • Всё остальное: скрипты для их запуска, которые взяты из run_alicevision.zip.

Запуск AliceVision

Теперь настало время приглядеться к

run_alicevision.py

Файл Python получает 5 аргументов:

python run_alicevision.py &ltbaseDir&gt &ltimgDir&gt &ltbinDir&gt &ltnumImages&gt &ltrunStep&gt

  1. baseDir: папка, в которую вы хотите помещать временные файлы.
  2. imgDir: папка, содержащая исходные изображения. В нашем случае IMG_1024.JPG (и другие).
  3. binDir: папка, содержащая исполняемые файлы AliceVision, например aliceVision_cameraInit.exe.
  4. numImages: количество изображений в imgDir, в нашем случае 6. Разумеется, можно распознавать это количество автоматически, но цель заключалась в создании как можно более простого python-скрипта, поэтому нужно указывать это число самостоятельно.
  5. runStep: выполняемая операция.

Подведём итог: мы начинаем с 6 изображений, выглядящих следующим образом:

С помощью python-скрипта

run_alicevision.py

мы собираемся создать следующую структуру папок:

А в папке

11_Texturing

будет находиться готовая модель, открываемая в

Meshlab

:

Каждая из этих папок является одним из этапов. Мы можем или запускать их по очереди с помощью файлов

run_monstree_runXX.bat

, или воспользоваться

run_monstree_all.bat

, чтобы собрать их все сразу.

Вот и всё. Теперь можно запустить файл run_monstree_all.bat, или выполнять по одному этапу за раз. Можете посмотреть на скрипт, чтобы разобраться в его работе. Для тех, кому хочется иметь возможность настройки конвейера обработки я подготовил введение в отдельные этапы.

00_CameraInit

Первый этап сгенерирует файл SFM. Файлы SFM — это файлы в формате JSON, в которых хранятся размер камеры, информация о сенсоре, найденные 3d-точки (наблюдения), коэффициенты искажения и другая информация. Первоначальный файл SFM в этой папке будет содержать только информацию о сенсоре и выбирать значения по умолчанию из локальной базы данных сенсоров. Последующие этапы будут создавать файлы SFM, содержащие полные матрицы внешних параметров камер, точки и т.д.

Вам может потребоваться настройка этого этапа. Если вы используете установку с 4 камерами, но делаете 10 снимков объекта, вращающегося на поворотном столе, то вам пригодится файл SFM с 40 изображениями, но всего с 4 разными калибровками сенсоров. Это основная причина того, почему мне нравится структура AliceVision. В ней легко настраивать пакетные операции (например генерацию собственного файла SFM) без мучений с настройкой других элементов ПО, которые лучше не трогать.

01_FeatureExtraction

Следующий этап извлекает из изображений характерные черты, а также дескрипторы этих черт. Он будет изменять расширение файла в зависимости от типа извлекаемой характерной черты.

02_ImageMatching

02_ImageMatching — это этап постобработки, определяющий, какие из изображений логично сопоставлять друг с другом. Если у вас есть набор из 1000 изображений, то для грубого перебора всех 1000 изображений на соответствие всем 1000 изображениям потребуется 1 миллион пар. На это может потребоваться много времени (на самом деле в два раза меньше, но вы поняли принцип). Этап 02_ImageMatching отсекает эти пары.

03_FeatureMatching

03_FeatureMatching находит соответствия между изображениями с помощью дескрипторов характерных черт. Генерируемые им файлы txt в объяснении не нуждаются.

04_StructureFromMotion

Так, это первый серьёзный этап. На основании соответствий 04_StructureFromMotion вычисляет позиции камер, а также внутренние параметры камер. Следует учесть, что термин «Structure From Motion» используется как общий для вычисления позиций камер. Если у вас есть установка для фотограмметрии из 10 синхронизированных камер, то «Structure From Motion» используется для их привязки, даже если на самом деле ничего не двигается.

По умолчанию Meshroom хранит все вычисленные данные как файл Alembic, но я предпочитаю хранить их в файле SFM. Этот этап создаёт промежуточные данные, позволяющие убедиться в правильной привязке камер. На выходе скрипт создаёт файлы PLY, которые можно просмотреть в Meshlab. Важны следующие файлы:

  • bundle.sfm: файл SFM со всеми наблюдениями.
  • cameras.fm: файл SFM с данными только привязанных камер.
  • cloud_and_poses.ply: найденные точки и камеры.

Вот файл cloud_and_poses.ply. Зелёные точки — это камеры. Я считаю, что этот формат удобнее всего подходит для проверки отсутствия грубых ошибок в привязке камер. Если где-то возникнет ошибка, то вы можете вернуться назад и изменить характерные черты, соответствия или параметры SFM.

05_PrepareDenseScene

Основная задача 05_PrepareDenseScene — устранение искажений в изображениях. Он генерирует изображения EXR без искажений, чтобы последующим этапам вычисления глубин и проекций не нужно было выполнять преобразования туда-обратно из функции искажений. Изображения выглядят так:

Нужно заметить, что вы увидите чёрные области. Последующие этапы AliceVision не используют настоящую матрицу камеры. Вместо этого мы притворяемся, что у камеры есть новая матрица без искажений, а 05_PrepareDenseScene деформирует исходное изображение под эту вымышленную матрицу. Поскольку этот новый виртуальный сенсор больше настоящего сенсора, некоторые области окажутся пустыми (чёрными).

06_CameraConnection

Строго говоря, этот этап нарушает принцип нашего рабочего процесса. Все этапы были разработаны так, чтобы каждая папка становилась совершенно уникальным отдельным этапом. Однако 06_CameraConnection создаёт в папке 05_PrepareDenseScene файл camsPairsMatrixFromSeeds.bin, потому что этот файл должен находиться в той же папке, что и изображения без искажений.

07_DepthMap

Это самый долгий этап AliceVision: генерирование карт глубин. Он создаёт карту глубин для каждого изображения как файл EXR. Я настроил его, чтобы это было проще заметить. Вы можете увидеть небольшой «язык», торчащий из дерева.

Поскольку этот этап занимает много времени, существует параметр, позволяющий нам запускать группы разных камер как разные отдельные команды. Поэтому если у вас есть 1000 камер, то можно создавать карты глубин для групп камер на разных машинах фермы. Или же можно разбить выполнение работы на мелкие группы, чтобы при сбое одной машины не нужно было повторять заново весь процесс.

08_DepthMapFilter

Исходные карты глубин не будут полностью согласованными. Некоторым картам глубин потребуется видеть области, перекрытые другими картами глубин. Этап 08_DepthMapFilter изолирует такие области и принудительно обеспечивает согласованность глубин.


09_Meshing

Это первый этап, на котором непосредственно генерируется меш. С мешем могут быть небольшие проблемы, которые можно решить при помощи…


10_MeshFiltering

Этап 10_MeshFiltering получает меш 09_Meshing и усовершенствует его. Он выполняет следующие операции:

  • Сглаживает меш.
  • Устраняет большие треугольники.
  • Сохраняет наибольший меш, но удаляет все остальные.

Некоторые из этих операций в определённых случаях не всегда желательны, поэтому при необходимости параметры можно настроить.

11_Texturing

Последний этап. 11_Texturing создаёт UV и проецирует текстуры. И на этом этапе всё заканчивается!

Последний трюк, который можно сделать с

Meshlab

: вы можете перетаскивать разные файлы OBJ и PLY как слои.

В моём примере есть слой и для готового меша, и для точек/камер SFM. Иногда этап сглаживания меша может быть слегка агрессивнее, чем нужно, поэтому полезно сравнить исходный и сглаженный меши. Если меш выглядит поломанным, то для отслеживания проблем в конвейере удобно использовать sfm-данные из PLY и меши из OBJ.

Благодарности

Этот пост был бы неполон без огромной благодарности командам разработчиков AliceVision и OpenMVG. Источником вдохновения послужил проект libmv. Этот проект был предшественником OpenMVG, который является репозиторием инженеров/исследователей компьютерного зрения для разработки новых алгоритмов. AliceVision — это форк OpenMVG, созданный специально для того, чтобы превратить эти алгоритмы в отдельное решение в виде готового продукта.

AliceVision/Meshroom — крупный, амбициозный open-source-проект. Его основное достижение — достижение таким серьёзным проектом финальной черты, и мы обязаны ему очень многим. Также мы обязаны поблагодарить команду OpenMVGlibmv), чья фундаментальная работа позволила создать AliceVision.

Наконец, я хочу сказать особое спасибо Microsoft за VCPKG. VCPKG — это менеджер пакетов, сильно упростивший сборку крупных open-source-проектов под Windows. Несколько лет назад я пытался собрать под Windows OpenMVG. Всё закончилось не очень хорошо. Поэтому когда несколько месяцев назад я услышал об AliceVision, я попытался скомпилировать его, но потерпел неудачу даже с более простыми вещами. Потом я попробовал VCPKG, и всё сразу заработало. Сложно выразить количественно преимущество использования такого проекта, как VCPKG, но он очень помог экосистеме open-source под Windows.

github.com/alicevision

github.com/openMVG/openMVG

github.com/libmv/libmv

github.com/Microsoft/vcpkg

Аэрокосмические исследования Земли, фотограмметрия. ДОНСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Код и наименование направления подготовки:

05.06.01 Науки о Земле

Уровень образования

Высшее образование – подготовка кадров высшей квалификации – Аспирантура

Квалификация

Исследователь. Преподаватель-исследователь

Формы и сроки обучения:

Заочная: 4 года

Информация по образовательной программе
Описание образовательной программы
Календарный учебный график
Аннотации к рабочим программам дисциплин
Рабочие программы практик
Методические и иные документы, разработанные ОО для обеспечения образовательного процесса

3.2.2. Трудовая функция / КонсультантПлюс

Трудовые действия

Выполнение комплекса операций по радиометрической коррекции и фотограмметрической обработке данных ДЗЗ

Технологическое сопровождение операций по радиометрической коррекции и фотограмметрической обработке данных ДЗЗ

Контроль качества результатов работников в сфере оказания космических услуг на основе использования данных ДЗЗ, имеющих меньший опыт практической работы

Необходимые умения

Осуществлять контроль и оценку качества выполнения операций по радиометрической коррекции и фотограмметрической обработке данных ДЗЗ

Выполнять специализированные фотограмметрические работы при изысканиях, проектировании, строительстве и эксплуатации инженерных объектов разного назначения

Применять средства вычислительной техники для математической обработки результатов фотограмметрических измерений

Тестировать, исследовать, поверять и юстировать, эксплуатировать фотограмметрические системы, приборы и инструменты, оборудование ДЗЗ

Выполнять оценку и анализ качества материалов космической съемки, а также результатов их обработки

Создавать цифровые модели местности

Создавать трехмерные модели физической поверхности Земли и инженерных сооружений

Применять средства вычислительной техники для математической обработки результатов фотограмметрических измерений

Осуществлять сбор, систематизацию и анализ научно-технической информации по тематике ДЗЗ

Разрабатывать проектную документацию и материалы прогнозирования для выполнения комплекса операций по радиометрической коррекции и фотограмметрической обработке данных ДЗЗ

Проводить радиометрическую коррекцию и фотограмметрическую обработку данных ДЗЗ

Осуществлять организационно-управленческую деятельность по использованию технической документации для выполнения съемочных работ и инженерно-геодезических изысканий, по разработке технически обоснованных норм обработки данных ДЗЗ

Планировать и проводить полевые и камеральные съемочные и фотограмметрические работы

Планировать организационно-технические мероприятия по совершенствованию средств и методов производства аэрофотогеодезической продукции

Проводить метрологическую аттестацию съемочного и фотограмметрического оборудования

Осуществлять контроль полученных геодезических, спутниковых и фотограмметрических измерений и материалов дистанционного зондирования

Осуществлять научно-исследовательскую деятельность по разработке методов, технологий и методик проведения радиометрических и фотограмметрических работ

Необходимые знания

Теория и методология радиометрической коррекции и фотограмметрической обработки данных ДЗЗ

Теория и методология планирования и выполнения высокотехнологичных работ в области получения, обработки и использования данных ДЗЗ

Нормативные правовые акты в области использования РКД

Основы архитектуры систем приема информации с космических средств дистанционного зондирования и навигации

Техника и основы технологии космических съемок

Методы цифровой обработки космических изображений и сигналов

Теория и алгоритмы распознавания образов

Основы спутникового позиционирования

Основы теории математической обработки измерений

Основы фотограмметрии

Основы картографии

Основы топографического дешифрирования

Основы космического мониторинга

Основы проектирования структур баз данных

Основы проектирования и эксплуатации геоинформационных систем

Методы геоинформационного анализа

Методы и средства сбора и представления геоданных

Основы геоинформационных систем и технологий

Основы 3D-моделирования математическими и физическими методами на основе данных ДЗЗ

Основы метрологии, стандартизации и сертификации

Профессиональная англоязычная терминология

Другие характеристики

Применение методов фотограмметрии для исследования и настройки системы противоизгиба верхнего валка трехвалковых листогибочных машин | Залавин

1. Самусев С.В., Романцов А.И., Жигунов Е.Л. и др. Разработка технологических режимов участка формовки трубной заготовки в линии ТЭСА 1420 ОАО “Челябинский трубный завод” // Производство проката. 2011. № 10. С. 20-28.

2. Шинкин В.Н., Коликов А.П. Моделирование процесса формовки заготовки для труб большого диаметра // Сталь. 2011. № 1. С. 54-58.

3. Ильичев В.Г., Залавин Я.Е. Технологические возможности улучшения качества геометрических характеристик труб большого диаметра вальцевой формовки при догибке кромок // Черные металлы. 2013. № 12. С. 13-19.

4. Thomea Mario, Vochsena Jochen, Gotsisb Vasileios. Calculation tool and closed loop control for the JCO® pipe forming process // International Conference on the Technology of Plasticity. — Cambridge, United Kingdom. 2017.

5. Osadchii V.Y., Gaas E.A., Zvonarev D.Y., Kolikov A.P. Shaping of Thick Sheet in the Production of Welded Large-Diameter Pipe // Steel in Translation. 2014. V. 44. № 5. P. 63-66.

6. Ильичев В.Г. Эффективность современных технологий производства и качество труб большого диаметра // Черные металлы. 2019. № 9. С. 17-24.

7. Лясковский А.А. Технология производства труб в условиях АО “ЗТЗ” // Трубы-2016: труды XXII научно-практич. конф. — Челябинск: РосНИТИ, 2016. С. 97-101.

8. Гуле Ж. Сопротивление материалов / Пер. с франц. А.С. Кравчука — М.: Высшая школа, 1985. — 192 с.

9. Da Silva Vitor Dias // Mechanics and Strength of Materials. — Springer, 2006. — 529 р.

10. Bauchau O.A., Craig J.I. Structural Analysis: With Applications to Aerospace Structures. — Springer Dordrecht Heidelberg. London, New York, 2009. — 943 p.

11. Ильичев В.Г. Механизм формирования геометрии труб большого диаметра вальцевой формовки // Труды XI конгресса прокатчиков. — Магнитогорск, 2017.

12. Ильичев В.Г. Механизм образования дефектов геометрии при формовке трубной заготовки на трехвалковой листогибочной машине // Трубы-2018: труды XXIII научно-практич. конф. 2018. Ч. 2. С. 12, 13.

13. Давиденков Н.Н. Избранные труды. Т. 2. Механические свойства материалов и методы измерения деформаций. — Киев: Наукова думка, 1981. — 656 с.

14. Hosford F., Caddell M. Metal forming. Mechanics and metallurgy. — Cambridge university press. New York, 2011. — 327 p.

15. Banabic D., Bunge Н.-J., Pohlandt K., Tekkaya A.E. Formability of Metallic Materials. — Berlin, 2011. — 329 p.

16. Noyan Ismail C., Cohen Jerome B. Residual Stress. Measurement by Diffraction and Interpretation. — New York, 1987.

17. Marciniak Z., Duncan J.L., Hu S.J. Mechanics of Sheet Metal Forming. — Butterworth-Heinemann, 2002. — 211 р.

18. Amit Y. 2D Object Detection and Recognition. — MIT Press, 2002. — 325 p.

19. Batchelor B., Wahz F. Intelligent Machine Vision. — Techniques, Implementations and Applications Springer, 2001. — 437 p.

20. Грановский В.А., Сирая Т.Н. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях. — Л.: Энергоатомиз-дат, 1990. — 288 с.

21. Antony J. Design of Experiments for Engineers and Scientists. — Elsevier, 2014. — 155 p.

22. Wu C.F.J., Hamada M.S. Experiments: Planning, Analysis, and Optimization. — Wiley, 2009. — 743 p.

Магия фотограмметрии

200-летний музей был домом для бесценной коллекции, включая самые старые человеческие останки, когда-либо найденные в Америке, редкие предметы доколумбовой эпохи и артефакты коренных народов.

Но что, если бы существовал способ сохранить в цифровом виде музейные коллекции и другие ценные предметы с до , и они могли нанести какой-либо вред? Введите фотограмметрию – процесс извлечения трехмерных моделей объекта, окружающей среды или местности из набора стандартных двумерных фотографий.

Герман переходит в 3D. Значок IU Благодаря фотограмметрии, теперь можно увидеть Германа Б. Уэллса во всех его размерах.

Подразделение исследовательских технологий Университета Индианы быстро становится лидером в этой области. В июле команда RT во главе с Эриком Вернертом, Гуанченом Руаном и Эсеном Туна из Research Data Services, Тэсси Гниади из Cyberinfrastructure for Digital Humanities и Биллом Шерманом из Advanced Visualization Lab получила премию Фила Эндрюса за самый преобразующий вклад в PEARC ‘ 18 в Питтсбурге.(PEARC расшифровывается как Proceedings of the Practice and Experience on Advanced Research Computing.)

Команда-победитель. Команда RT позирует со статуей Эрни Пайла, чтобы отпраздновать свою награду PEARC ’18. На фото (слева направо) Эрик Вернерт, Тэсси Гниади, Гуанчен Руан, Билл Шерман и Эсен Туна.

Их статья и презентация «Высокопроизводительная фотограмметрия для академических исследований» проиллюстрировали, как фотограмметрия применяется в широком спектре академических дисциплин в IU и как она выигрывает от высокопроизводительных вычислений для параллельной и высокопроизводительной обработки.

«Вся инициатива в области фотограмметрии является результатом тесного сотрудничества между различными подразделениями и отделами IU, что делает ее очень захватывающей», – сказал Вернерт, директор подразделения визуализации и аналитики IU. «Этот процесс может быть применен к широкому кругу академических дисциплин, от культурного наследия и архитектуры до палеонтологии и медицинских наук».

Как именно работает фотограмметрия? Допустим, вам нужна 3D-модель чего-то размером со статую Эрни Пайла в кампусе IU в Блумингтоне.Первый шаг для человека или, возможно, дрона – сделать сотни фотографий со всех сторон. Для статуи Пайла это было близко к 400 2D-фотографиям. Затем вам нужно прогнать изображения через некоторую программную обработку и позволить алгоритму творить чудеса.

Очень мета. Так Лэнгланд (слева), создавший скульптуру Эрни Пайла, сделал снимок 3D-печати своей работы, созданной на основе результатов фотограмметрии. Сотрудники RT подарили ему 3D-принт в первый «Национальный день Эрни Пайла» 3 августа 2018 года.

«Представьте, что у вас есть две разные фотографии одного и того же объекта, и когда вы перемещаете камеру, они обе видят одни и те же точки, но находятся в разных местах на плоскости изображения», – объяснил Вернерт. «Алгоритм определяет положение камеры, положение плоскости изображения, а затем проецирует линии обратно через соответствующие пиксели, чтобы увидеть, где они все пересекаются – это своего рода триангуляция. Ваши изображения сшиваются, и получается ваша 3D-модель ».

Убедитесь сами в 3D-модели Эрни Пайла.

Фотограмметрия завоевывает популярность в IU. С июля 2017 года, когда RT начал предлагать высокопроизводительные услуги фотограмметрии сообществу IU, по октябрь 2018 года пользователи IU выполнили 374 задания на Carbonate, 23 на Big Red II и 702 на Karst, в общей сложности 1099 рабочих мест.

Research Technologies, которая является филиалом Pervasive Technology Institute, и исследовательского центра PTI Hathi Trust, предлагает набор инструментов, поддерживающих гуманитарные исследования: фотограмметрию, услуги анализа текста и визуализацию.Вместе этот набор услуг является одним из самых всеобъемлющих, предлагаемых ученым-гуманитариям в любом крупном исследовательском университете.

Некоторые основные моменты фотограмметрии IU включают:

  • IU Southeast получил грант на оцифровку культурных артефактов из собственных фондов, а также из местных хранилищ, таких как Государственный исторический парк особняка Калбертсона. Никто из сотрудников библиотеки никогда не делал фотограмметрию и не работал с системой HPC. RT провел обучение передовым методам фотограмметрической съемки, одолжил комплект камеры и прошел через рабочий процесс HPC.Группа купила собственный набор для фотограмметрии на грант и планирует подать заявку на последующий грант для оцифровки самого особняка Калбертсона с помощью дрона.
  • Алекс Бадилло, аспирант антропологии из Блумингтонского университета, использовал беспилотный летательный аппарат, чтобы запечатлеть Монте-Альбан в Оахаке, Мексика, в рамках проекта геофизической археологии Монте-Альбан. Он сотрудничал с RT, чтобы сшить большие снимки сайта с дронов, включая один набор данных из 14000 изображений примерно за 30 часов, используя 30 вычислительных узлов.При обычной обработке на одной машине этот шов занял бы много дней, если не недель.

В эти дни Gniady работает с библиотекой IU Lilly над 3D-приложением к готовящейся к выпуску двухмерной журнальной книге.

«По сути, это от А до Я с объектами из библиотеки Лилли». – сказала она, глаза загорелись. «Что особенно круто в этом проекте, так это то, что обложка будет копией Лилли книги Дж. Р. Р. Толкина« Сильмариллион ». У Лилли есть обложка в кожаном переплете.Мы работали с создателем, который сейчас находится в хосписе, и это действительно особенный проект ».

Данные аэрофотограмметрии и продукты побережья Северной Каролины: с 2018-10-06 по 2018-10-08, Флоренция после урагана

В этом выпуске данных представлены продукты структуры на основе движения, полученные из изображений, сделанных вдоль побережья Северной Каролины в реакция на штормовые события и процесс восстановления. Исследователи USGS используют данные и продукты аэрофотограмметрии для оценки будущей уязвимости прибрежных районов, мест гнездования диких животных и предоставления данных для моделей воздействия ураганов.Это исследование является частью проекта «Дистанционное зондирование прибрежных территорий». Продукты включают цифровые модели рельефа и ортотрансформированные изображения (усредненные продукты RGB), созданные на основе аэрофотосъемки с точными навигационными данными Global Navigation Satellite Systen (GNSS) с пилотируемого самолета с неподвижным крылом (доступно здесь https://coastal.er.usgs.gov / дата-релиз / doi-P91KB9SF /). Продукция охватывает побережье как в высокоразвитых городах, так и в природных территориях, включая федеральные земли, такие как Национальный морской берег мыса Лукаут и национальный морской берег мыса Хаттерас.Эти продукты представляют собой побережье после урагана Флоренс 6-8 октября 2018 г. и охватывают территорию от мыса Страха в Северной Каролине до приграничных районов Вирджинии (рис. 1). Различные продукты представлены в разделе «Дочерние предметы» ниже и содержат все сегменты береговой линии за несколько дней сбора. Для цитирования отдельного продукта используйте следующий формат: Ritchie, AC, Over, JR, Kranenburg, CJ, Brown, JA, Buscombe, D., Sherwood, CR, Warrick, JA, and Wernette, PA, 2021, Digital Elevation Models, в данных аэрофотограмметрии и продуктах побережья Северной Каролины? С 2018-10-06 по 2018-10-08, Флоренция после урагана: U.S Публикация данных Геологической службы, https://doi.org/10.5066/P9CA3D8P. [Данные напрямую доступны по адресу https://www.sciencebase.gov/catalog/item/6037cca0d34eb12031175133.] Рис. 1. Карта, показывающая географические особенности, используемые для привязки отдельных продуктов, чтобы их размер можно было контролировать. Эта работа была поддержана Программой геологической службы США по прибрежным / морским опасностям и ресурсам и ассигнованиями Конгресса в рамках Закона о дополнительных дополнительных ассигнованиях на оказание помощи при стихийных бедствиях от 2019 года (H.Р. 2157).

Симпозиум ISPRS TC II 2018

Предлагается четыре учебных курса, которые состоятся в воскресенье, 3 июня 2018 г. .


Комиссия Однодневное обучение 100 евро до 11 мая 2018 г.
Полудневное обучение 50 евро
Однодневное обучение 125 евро На месте (количество мест ограничено)
Полудневное обучение 75 евро

ТЕМА 1

Название: Методы калибровки и соображения точности для одно- и многокамерных систем

Докладчики: Проф.Марк Р. Шортис (Университет RMIT, Австралия), профессор Томас Луман (Университет Джейд, Германия), профессор Стюарт Робсон (Университетский колледж Лондона, Великобритания)

Описание: Рекомендации по калибровке и камере, наборы параметров и фото – по сравнению с блочной инвариантностью, проблемы нацеливания, двухмерные и трехмерные калибровочные объекты, свободные сети и обнаружение выбросов, внешние ограничения, многокамерная v одиночная камера, ограничения EO и RO, Коррекция эксцентриситета, анализ VDE / VDI, факторы окружающей среды и рефракция, примеры применения в оптической метрологии, обзор / демонстрация системы метрологии зрения (VMS) в качестве инструмента исследования.

Целевая аудитория: докторанты, исследователи и практики

Уровень: средний

Продолжительность: полдня (14:00 – 18:00, 3 июня 2018 г.)

ТЕМА 2 (Продано!)

Название: Глубокое обучение для анализа геопространственных данных

Докладчики: Ян Дирк Вегнер и Нико Ланг (Фотограмметрия и дистанционное зондирование, ETH Zurich, Швейцария)

Описание: Современные методы (глубокого) машинного обучения лежат в основе многих успешных подходов к компьютерному зрению, интерпретации изображений, реконструкции трехмерных объектов и не только.Вместо иерархических, основанных на правилах методов, которые адаптированы для конкретной компоновки сцены и задачи, машинное обучение позволяет моделировать соответствующие шаблоны объектов непосредственно из помеченных обучающих данных. В отличие от многих установленных конвейеров классификации, которые работают с ограниченным набором созданных вручную функций, мощь глубокого обучения проистекает из сквозного обучения. Машина изучает соответствующие функции непосредственно для данного набора данных и задачи. В этом учебном пособии будет объяснена теория глубокого обучения, представлен обзор последних исследований и проведен практический курс программирования для начинающих глубокого обучения.Акцент делается на методах глубокого обучения, применяемых к геопространственным данным, таким как аэрофотоснимки и облака точек, а также на таких задачах, как семантическая сегментация и обнаружение объектов.

Целевая аудитория: докторанты, исследователи и практики

Уровень: От начального до среднего

Продолжительность: полдня (9:00 – 13:00, 3 июня 2018 г.)

ТЕМА 3

Название: Сбор и автоматическая характеристика сцен – целостный подход к анализу сцены с точки зрения семантической маркировки и извлечения объектов

Докладчики: Мартин Вайнманн (Технологический институт Карлсруэ, Германия), Михаэль Вайнманн (Боннский университет, Германия), Франц Роттенштайнер (Университет Лейбница, Ганновер, Германия), Борис Юци (Технологический институт Карлсруэ, Германия)

Описание: Адекватное получение и анализ сцены представляют большой интерес для фотограмметрии, дистанционного зондирования, компьютерного зрения и робототехники.В рамках этого руководства мы рассмотрим четыре основных вопроса в этом отношении. В первой части учебного пособия дается общее введение в получение геометрии с помощью (пассивных и активных) оптических методов трехмерного зондирования. Вторая часть руководства будет посвящена активному оптическому 3D зондированию, обычно используемому для сбора больших геопространственных данных, и предоставит обзор по извлечению описательных функций из таких данных. Третья часть учебного пособия будет сосредоточена на семантической интерпретации данных облака точек и, таким образом, обратится ко всем компонентам типичного рабочего процесса обработки от данных облака точек до семантической маркировки по отношению к определяемым пользователем классам.Четвертая часть руководства посвящена методам глубокого обучения для семантической маркировки облаков точек, а также контекстной классификации этих данных с использованием графических моделей, таких как условные случайные поля (CRF).

Целевая аудитория: докторанты, исследователи и практики

Уровень: От начального до среднего

Продолжительность: полный день (с 9:00 до 18:00, 3 июня 2018 г.)


ТЕМА 4

Название: Ориентация глобальной сети посредством синхронизации

Докладчики: Андреа Фузиелло, Федерика Арригони (Университет Удине, Италия)

Описание: Важнейшей проблемой фотограмметрии и компьютерного зрения является ориентация изображения в сети, т.е.е., оценка положения камеры и положения для набора изображений. В то время как проблема может считаться решенной для небольших экземпляров, работа с большим количеством изображений требует эффективности и масштабируемости, которые решаются путем синхронизации. Целью синхронизации (прямых изометрий) является восстановление абсолютной ориентации ряда трехмерных опорных кадров, начиная с избыточного набора относительных ориентаций. Эта проблема находит применение в структуре от движения, SLAM, регистрации трехмерных наборов точек и локализации сенсорной сети.Методы синхронизации работают в пространстве кадра (в отличие от пространства точек, как настройка связки) и являются глобальными, поскольку они одновременно учитывают всю относительную информацию. По этим причинам они привлекли к себе повышенное внимание, особенно в сообществах компьютерного зрения и автоматического управления. Этот учебник предоставит всестороннее введение в синхронизацию и опишет некоторые методы решения, уделяя особое внимание формулировкам замкнутых матриц.

Целевая аудитория: докторанты, исследователи и практики

Уровень: От среднего до продвинутого

Продолжительность: полдня (14:00 – 18:00, 3 июня 2018 г.)


2018 Руководство к праздничным подаркам по 3D-сканированию и фотограмметрии

Для меня стало традицией ежегодно публиковать «Путеводитель по праздничным подаркам».Как и в предыдущие годы, я составил тщательно подобранный список подарков для 3D-захвата для фотограмметрии, а также для 3D-сканирования. Чтобы вам было проще совершать покупки, я отсортировал товары этого года по цене. Ниже приведены не просто случайные товары стоимостью ниже 100, 200 и 500 долларов, но и те, которые я использую сам и настоятельно рекомендую.

Конечно, если вы планируете инвестировать в оборудование для 3D-съемки сверх этих бюджетов, вы всегда можете связаться со мной для получения индивидуального совета.


Менее 100 долларов

Книга: Будущее производства

Купить за 27 $.19

Книги – это хороший подарок, а эта от Autodesk очень хороша для всех, кто интересуется дизайном и производством. Это также очень красивая книга , напечатанная , с тонким глянцевым точечным лаком (не только на обложке – везде!), Отличными фотографиями и умной инфографикой, объясняющей процессы.

Что особенно интересно, так это то, что самая первая глава книги называется Capture и посвящена «поиску вещей в реальном мире и их размещению в параллельном цифровом мире.«Это включает в себя 3D-сканирование (с датчиками и лазерами) и фотограмметрию.

Штатив Manfrotto Action

Купить за $ 57,40

Для однокамерной фотограмметрии необходим штатив, чтобы предотвратить размытие изображения при движении. Я уже давно пользуюсь этим легким наушником от Manfrotto, и мне очень нравится его быстросъемное крепление и простота в эксплуатации. Он очень компактен и поставляется с дорожной сумкой.


Менее 200 долларов США

3DF Зефир Лайт

Купить за € 139 / $ 159

Как вы можете прочитать в моем обзоре, Zephyr – отличное программное обеспечение для фотограмметрии.Он имеет приятный пользовательский интерфейс и работает на большинстве современных ПК с Windows. И хотя быстрая видеокарта значительно ускоряет обработку, программное обеспечение работает и со старыми и менее мощными (проверьте системные требования), что делает его подходящим для многих пользователей. Версия Lite имеет ограничение в 500 фотографий, что делает ее идеальной для однокамерной фотограмметрии.

Умный проигрыватель винила Orangemonkie Foldio 360

Купить за 139 $

Фотограмметрия с помощью одной камеры может занять очень много времени.Этот поворотный стол, управляемый приложением, может почти полностью автоматизировать процесс. Он оснащен инфракрасным передатчиком, который может автоматически запускать затвор вашей цифровой зеркальной камеры после каждого поворота. Посмотрите этот пост, чтобы узнать, как я раньше снимал и этот бюст, и полный 3D-снимок в формате 360 × 360 винтажной камеры на скриншоте 3DF Zephyr выше.

Комплект из 2 светодиодных ламп Neewer

Купить за 147,99 $

Хорошее освещение очень важно как для фотограмметрии, так и для получения хорошего качества текстуры от датчика глубины, такого как Sense 2 (см. Ниже!).В прошлом году я все еще советовал людям покупать комплекты осветительных приборов с люминесцентными лампами, если они покупают с ограниченным бюджетом. Но в 2018 году светодиодные панели наконец-то стали намного доступнее! Преимущества очевидны: они намного компактнее и проще в использовании, чем софтбоксы, и для работы требуется небольшая часть электроэнергии.

Если вы выполняете установку с фиксированным положением камеры, как в приведенной выше установке на поворотном столе, достаточно установки с двумя источниками света. Если вы планируете перемещать камеру и штатив вокруг объекта, я бы посоветовал приобрести комплект с 3 лампами.


Менее 500 долл. США

Canon T6 / 1300D зеркальная камера

Купить за 344 $

Для фотограмметрии хорошая камера значительно улучшит как результаты, так и рабочий процесс. Камеры Canon начального уровня – отличная отправная точка. Он работает с умным проигрывателем, о котором я упоминал ранее. И хотя T6 / 1300D на самом деле является прошлогодней моделью, сейчас вы можете получить ее по очень хорошей цене.

3D Systems Sense 2 3D сканер для Windows

Купить за 473 $.62

Хотя фотограмметрия прекрасна и доступна по цене, использование активного устройства 3D-сканирования дает много преимуществ: его легче освоить, быстрее работать и получать почти мгновенные результаты. И хотя профессиональные портативные 3D-сканеры по-прежнему дороги, устройства начального уровня, в которых используется датчик глубины, доступны по цене менее 500 долларов.

Второе поколение Sense 2 от 3D Systems оснащено датчиком Intel RealSense SR300, который может захватывать геометрические и цветовые текстуры с качеством, подходящим для многих приложений начального уровня.И он поставляется с бесплатным программным обеспечением Sense for RealSense, которое обеспечивает неограниченное сканирование с простым для понимания пользовательским интерфейсом, который работает как на ноутбуках, так и на планшетах с Windows. Обязательно прочтите мой Обзор и ознакомьтесь с системными требованиями перед покупкой.

Сканер лица Bellus3D для Android

Купить за 499 $

Если вы хотите сканировать лица с более высоким разрешением, чем предлагают другие датчики глубины, Bellus3D Camera Pro – отличный вариант. Он работает с устройствами Android, поэтому вы можете управлять им с помощью относительно простого и доступного устройства.Обязательно ознакомьтесь с моим полным обзором устройства.


Надеюсь, этот список был полезен для ваших праздничных покупок!


Подпишитесь на мой ежемесячный информационный бюллетень

Получайте отличные материалы, доставляемые каждый день прямо на ваш почтовый ящик, всего одним щелчком мыши, зарегистрируйтесь сейчас.

Лучшее программное обеспечение для фотограмметрии в 2021 году: полное руководство

При выборе программного обеспечения для фотограмметрии у вас будет огромный выбор.Вам нужно будет выбрать программное обеспечение в соответствии с вашими ожиданиями: вам нужно загрузить несколько изображений? Хотите сфокусироваться на аэрофотоснимках? У тебя есть опыт? Хотите впервые попробовать фотограмметрию с помощью бесплатного программного обеспечения? Давайте узнаем, какое решение для вас лучше всего! Мы начнем наш выбор программного обеспечения для фотограмметрии на 2020 год, представив вам лучший бесплатный инструмент для фотограмметрии, а затем мы продолжим работу с более профессиональными вариантами.

Лучшее бесплатное программное обеспечение для фотограмметрии

Agisoft Metashape, ранее называвшееся Agisoft Photoscan, представляет собой автономное программное обеспечение.Это программное обеспечение предлагает множество интересных функций, таких как фотограмметрическая триангуляция, данные облака точек, измерения расстояний, объемов и площадей, например, создание 3D-моделей и текстур. Agisoft Metashape представляет собой законченное программное обеспечение, полезное для различных приложений, таких как документация культурного наследия или создание визуальных эффектов. У вас будет выбор между профессиональной версией и стандартной версией. Стандартная версия все еще довольно полная, вы получите все основные программные инструменты, которые вам нужны! Это один из наиболее часто используемых программных инструментов для фотограмметрии.

Если вы уже использовали это программное обеспечение раньше, вам непременно стоит попробовать еще раз, потому что было сделано несколько улучшений, таких как время обработки и общее качество захвата.

MicMac – это программное обеспечение для фотограмметрии с открытым исходным кодом, разработанное IGN (Французский национальный географический институт) и ENSG (Французская национальная школа географических наук). Даже если это бесплатное решение, MicMac больше подходит для опытных или академических пользователей. Это программное обеспечение полезно для проектов, связанных с охраной окружающей среды, визуализацией и сохранением культурного наследия или лесным хозяйством.MicMac может обработать все, что угодно, от съемки с близкого расстояния до аэрофотосъемки.

Meshroom – это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, предлагаемое AliceVision, фотограмметрической структурой компьютерного зрения.

Это программное обеспечение для трехмерной реконструкции простое в использовании, оно позволяет управлять всем процессом фотограмметрии. Вам просто нужно разместить свои изображения, и программа автоматически сгенерирует 3D-модели и текстурированную сетку, используя рабочий процесс на основе узлов. Это не может быть проще!

Вот бесплатная версия программного обеспечения 3DF Zephyr, очень полного и эффективного программного обеспечения для фотограмметрии.У этого программного обеспечения теперь есть бесплатная версия, специально созданная для начинающих и личного пользования! Это может быть лучшим решением, если вы только начинаете работу с 3D-процессом и вам нужно учиться с помощью отличного программного обеспечения. Эта бесплатная версия 3DF Zephyr предлагает все инструменты 3D-реконструкции и базовые инструменты редактирования, которые понадобятся вам как новичку.

Visual SFM – это инструмент трехмерной реконструкции, использующий структуру из движения (SFM). Это приложение с графическим интерфейсом пользователя представляет собой простую в использовании программу для фотограмметрии, вам просто нужно будет добавить свои изображения, сопоставить их и выполнить автоматическую реконструкцию.Это довольно простой программный инструмент с автоматическим процессом. Этот инструмент цифровой фотограмметрии бесплатен для личного использования.
Получите небольшую демонстрацию в видео ниже:

Colmap – это конвейер общего назначения для построения структуры из движения (SfM) и многооконного стерео (MVS). Его можно использовать с графическим пользовательским интерфейсом , или с его интерфейсом командной строки. Вы можете выбрать то, что вам удобнее. Вы получите доступ ко всем основным инструментам, необходимым для создания 3D-модели с использованием одной или нескольких фотографий.

Regard3D – это бесплатная программа с открытым исходным кодом для построения структуры из движения, позволяющая создавать великолепные 3D-модели из серии фотографий. Эта программа предлагает мощные инструменты, и вам может потребоваться время, чтобы по-настоящему освоить их. Все руководства, доступные на их веб-сайте, действительно полезны для начала работы.

«Сохраняйте простоту, сохраняйте удобство обслуживания» – это кредо OpenMVG (Multiple View Geometry). Эта библиотека для фотограмметрии, популярная среди ученых, занимающихся компьютерным зрением, и сообщества Multi-View Geometry.OpenMVG предлагает инструменты, в основном ориентированные на технику SfM. Все, что они предлагают, проверено, чтобы убедиться, что все функции на 100% надежны в реальных ситуациях.

Платные программные инструменты для фотограмметрии

ContextCapture (ранее Acute 3D) разработан Acute3D, компанией Bentley Systems. Цель этого программного обеспечения – создать готовую 3D-модель с фотографиями без какого-либо вмешательства человека. Этот процесс проще, чем 3D-сканирование, и более точный, чем 3D-моделирование, вам не нужно быть экспертом, чтобы воссоздать идеальное цифровое 3D-изображение.Это решение для фотограмметрии позволяет работать над крупными инфраструктурными проектами, такими как городские пейзажи. Можно использовать как фотограмметрию, так и лазерное сканирование для более высокого уровня точности и получения реальных сеток, идеально подходящих для точного построения цифрового контекста реального мира или принятия решений по операциям. Кроме того, эта программа включает редактор ContextCapture, который позволяет пользователям редактировать трехмерные сетки, создавать поперечные сечения и извлекать наземные и изломы.

Вы можете получить демонстрацию Context Capture 3D прямо здесь, если вы не знакомы с этим программным обеспечением.

Reality Capture – это комплексное решение для фотограмметрии, простое в использовании благодаря удобному пользовательскому интерфейсу и все необходимое для фотограмметрии. Reality Capture утверждает, что в его новой версии он работает в 10 раз быстрее, чем любое другое решение для фотограмметрии. Эта программа имеет отличное качество и скорость, умеет рассчитывать сетки и текстуры, а также позволяет работать с множеством различных форматов файлов. Это позволит вам работать с географической привязкой, сценами реальности, орфографическими проекциями с использованием изображений и лазерных сканирований! С помощью этого полного программного обеспечения также можно работать с объектами небольшого размера.

Это программное обеспечение позволяет реконструировать трехмерное цифровое представление с изображениями. Все происходит автоматически, вам не нужно вмешиваться в процесс благодаря эффективной технологии реконструкции. Как мы видели в предыдущем разделе, это программное обеспечение имеет базовую и бесплатную версии. Но в зависимости от ваших потребностей и вашего проекта у вас будет выбор между различными версиями 3DF Zephyr: Lite, Pro и Aerial. Эти расширенные версии позволяют вам идти дальше и, например, получать объекты, отсканированные с помощью лазера, или более точно работать с аэрофотоснимками.

Несколько лет назад Autodesk разработала бесплатное программное обеспечение под названием 123D Catch, которое помогло превратить изображение в 3D-модель. Это программное обеспечение больше не доступно, но у Autodesk все еще есть некоторые интересные решения для фотограмметрии. Autodesk ReCap (ранее Autodesk ReMake) – это программное обеспечение для захвата реальности, разработанное Autodesk, позволяющее создавать действительно точные 3D-модели с использованием захвата реальности. Вы можете получить доступ к расширенным возможностям фотограмметрии, таким как аэрофотограмметрия, а также можете измерять и редактировать данные облака точек.С Autodesk ReCap вы также можете получить доступ к широкому спектру инструментов и, например, очистить ненужные объекты, чтобы работать более конкретно с конкретным объектом!

Autodesk ReCap Pro 2019 Скачать бесплатно

Trimble Inpho – это программа для фотограмметрии, действительно предназначенная для геопространственного использования. Он превратит ваши аэрофотоснимки в точные модели облаков точек и поверхности. Это профессиональное программное обеспечение, идеально подходящее, если у вас есть проект по геопривязке или геомоделированию с использованием аэрофотосъемки.Это программное обеспечение действительно полно и предлагает широкий спектр модулей. Если вы решите использовать Inpho, вы обязательно найдете необходимые инструменты.

WebODM – это программа для картографирования дронов, работающая на вашем компьютере и даже доступная в автономном режиме. Это программное обеспечение использует дроны для создания текстурированных 3D-моделей, карт с географической привязкой и облаков точек. Его функции включают возможность получать ортотрансформированные карты, 3D-модели и облака точек в различных форматах. но также возможность создавать и использовать опорные точки для дополнительной точности.

iWitnessPRO – это профессиональное программное обеспечение для фотограмметрии, разработанное для обеспечения максимальной точности. Это программное обеспечение поддерживает как фотограмметрию с близкого расстояния, так и аэрофотограмметрию. Вы можете выбрать правильный процесс в соответствии с геометрией вашего объекта. Эта программа проста в использовании, поддерживает GCP (наземные контрольные точки) и позволяет нам создавать ортоизображения и цифровые модели поверхности (DSM).

Pix4Dmapper – это программа, предназначенная для картографирования с помощью дронов. Это профессиональное программное обеспечение, превращающее ваши изображения в действительно точные 2D-карты и 3D-модели с географической привязкой благодаря передовой технологии цифровой реконструкции.Это довольно полезный инструмент, если вам нужно визуализировать свой проект. Действительно, вы можете рендерить свой проект и работать с текстурами. Это хорошее программное обеспечение для аэрофотоснимков, а также для изображений с близкого расстояния.

Посмотрите видео ниже для презентации этого профессионального программного обеспечения для фотограмметрии:

Photomodeler Pro 5 не является автономным решением, это плагин, доступный с программным обеспечением для 3D-моделирования Rhino. Если вы используете это продвинутое программное обеспечение для 3D, этот плагин может быть идеальным решением, поскольку вы можете получить доступ ко всем своим инструментам с помощью только одной программы.Благодаря Photomodeler Pro 5 вы сможете создавать реалистичные и точные модели из изображений. Программа фотограмметрии PhotoModeler извлекает измерения и модели из изображений, снятых обычными камерами!

SOCET GXP представляет собой передовое программное решение для геопространственного интеллекта, разработанное BAE Systems, компанией в области обороны, безопасности и аэрокосмической промышленности. Эта программа использует изображения со спутников и с воздуха, что позволяет идентифицировать, анализировать и извлекать наземные объекты.Это передовое программное обеспечение объединяет анализ изображений, создание геопространственных данных, инструменты фотограмметрии и дистанционное зондирование в один пакет, который уже используется для внутренней безопасности, оказания помощи при стихийных бедствиях и гуманитарных усилий.

DroneDeploy – это облачное программное обеспечение для дронов, помогающее предприятиям получать точные 2D- и 3D-карты, готовые для анализа. Они специализируются на аэрофотосъемке. Это решение состоит из двух разных приложений. Один используется для управления дроном, а другой создает ваши 3D-модели со всеми изображениями с дрона.

Correlator3D – это картографическое программное обеспечение, разработанное Simactive. Все возможности моделирования местности и аэрофотосъемки помогут вам в ваших проектах. Это комплексное и удобное программное обеспечение для фотограмметрии может помочь вам в создании плотных цифровых моделей поверхности (DSM). Цифровые модели местности (ЦМР), плотные облака точек, ортофотоплан и великолепные векторизованные трехмерные объекты.

Взаимное сравнение программного обеспечения фотограмметрии для трехмерного моделирования растительности

Взаимное сравнение программного обеспечения фотограмметрии для трехмерного моделирования растительности | Treesearch Перейти к основному содержанию

The.gov означает, что это официально.
Веб-сайты федерального правительства часто заканчиваются на .gov или .mil. Прежде чем делиться конфиденциальной информацией, убедитесь, что вы находитесь на сайте федерального правительства.

Сайт безопасен.
https: // гарантирует, что вы подключаетесь к официальному веб-сайту и что любая предоставляемая вами информация шифруется и безопасно передается.

Автор (ы):

Александра Пробст

Жан Льенар

Николай Стригуль

Тип публикации:

Научный журнал (JRNL)

Первичная станция (и):

Тихоокеанская Северо-Западная исследовательская станция

Источник:

Королевское общество «Открытая наука».5 (7): 172192-.

Описание

Трехмерная реконструкция объектов на основе фотограмметрии становится все более привлекательной в областях исследований, не связанных с компьютерным зрением. Он может облегчить оценку параметров, связанных с инвентаризацией лесов, путем включения или ускорения измерения ресурсов в полевых условиях. Настоящим мы сравниваем несколько реализаций фотограмметрических алгоритмов (CMVS / PMVS, CMPMVS, MVE, OpenMVS, SURE и Agisoft PhotoScan) в отношении их эффективности при оценке растительности.Оценка основана на (i) виртуальной сцене, где точное местоположение и размерность объектов известны a priori и, таким образом, способствует количественному сравнению, и (ii) использовании серии из полученных на месте фотографий растительности с перекрытием поле зрения, где качественно сравниваются результаты фотограмметрии. Производительность количественно оценивается путем вычисления кривых рабочих характеристик приемника, которые суммируют ошибки типа I и типа II между эталонной и реконструированной древовидной моделями.Подобные артефакты наблюдаются в синтетических и in situ реконструкциях на основе .

Цитата

Пробст, Александра; Гациолис, Деметриос; Лиенар, Жан; Стригуль, Николай. 2018. Взаимное сравнение программного обеспечения фотограмметрии для трехмерного моделирования растительности. Королевское общество «Открытая наука». 5 (7): 172192-. https://doi.org/10.1098/rsos.172192.

Процитировано

Примечания к публикации

  • Мы рекомендуем вам также распечатать эту страницу и прикрепить ее к распечатке статьи, чтобы сохранить полную информацию о цитировании.
  • Эта статья была написана и подготовлена ​​служащими правительства США в официальное время и поэтому находится в открытом доступе.

https://www.fs.usda.gov/treesearch/pubs/58970

Frontiers | Обзор фотограмметрии и фотореалистичных 3D-моделей в образовании с психологической точки зрения

Введение

Технологии, используемые для создания реалистичных виртуальных сред, значительно улучшились за последние десятилетия.На протяжении этой эволюции можно выделить несколько этапов, на которых визуальное качество значительно выросло, начиная от передовых методов наложения текстур (Blinn, 1978) до широкого использования 3D-движков (например, Hall et al., 1992). Совсем недавно одна из этих разработок вызвала бурю энтузиазма среди критиков компьютерных игр, поскольку они заявили, что группа разработчиков «[…] смогла импортировать оптом из реального мира выдержанные и очень подробные модели, которые действительно кажутся реальными.[…] Мир невероятно красивый, захватывающий и осязаемый ». Ссылаясь на этот опыт, как на «внушающий трепет» (Aidan, 2014). Такие обзоры привлекли внимание исследователей, поскольку реалистичная виртуальная среда может быть полезна и в образовательных учреждениях.

Технология, которая позволила небольшому разработчику получить такой положительный отзыв, – это фотограмметрия. Несмотря на свое основное использование в контексте дизайна современных видеоигр, фотограмметрия не является недавним изобретением. В частности, о подходе фотограмметрии упоминалось еще в XIX веке (т.е.г., Мейденбауэр, 1867). С тех пор этот термин использовался в различных приложениях и контекстах. Таким образом, этот документ освещает тему введением в поле и кратким обсуждением соответствующих технических основ. Используя различные психологические точки зрения, обсуждаются основные процессы, лежащие в основе обучения с использованием итоговых цифровых материалов. В этом обсуждении подчеркиваются преимущества и проблемы фотограмметрии и фотореалистичных 3D-моделей (PR3DM) в образовательных учреждениях.Далее представлены некоторые примеры и приложения. В заключение этого всеобъемлющего обзора дается представление о будущем фотограмметрии в образовании и исследованиях.

Что такое фотограмметрия?

Термин фотограмметрия является разновидностью слова фотография (Reulke and Döring, 2006; Kraus, 2012). Само слово фотография представляет собой соединение фотография (от греческого слова, означающего свет) и graphy (от греческого слова, означающего запись или письмо).Для последнего термина фотограмметрия добавлено слово metron (от греческого термина, обозначающего устройство для измерения чего-либо). Следовательно, фотограмметрию проще всего интерпретировать как устройство или технологию, которые измеряют что-либо с помощью записи света. Американское общество фотограмметрии и дистанционного зондирования определяет этот термин еще более широко как «искусство, наука и технология получения надежной информации о физических объектах и ​​окружающей среде посредством процессов записи измерений и интерпретации изображений и структур электромагнитного излучения и других явлений». (Американское общество фотограмметрии и дистанционного зондирования, 2019).Следуя этой интерпретации, в процессе могут использоваться другие сигналы, помимо световых волн (например, рентгеновские лучи, радиоволны). Это широкое определение открывает двери для широкого применения фотограмметрии, включая археологию (Drap et al., 2007; Howland et al., 2014), архитектуру (Debevec, 1997; Agnello et al., 2019), топографическое картографирование (Fonstad et al. al., 2013), добыча полезных ископаемых (Abbaszadeh and Rastiveis, 2017), строительство (Tuttas et al., 2014), автономное вождение (Nguyen et al., 2019), обнаружение подземных ядерных испытаний (Wang et al., 2018) и заготовке (Walter et al., 2018). Из-за этого широкого определения и широкого использования несколько различных технологий были объединены под термином фотограмметрия. В этой статье основное внимание уделяется наиболее актуальным подходам к разработке образовательных и образовательных видеоигр с точки зрения применимости, доступности и необходимых ресурсов. В частности, обсуждается широко доступная цифровая фотография как инструмент для измерения и создание PR3DM как желаемый результат. Эта перспектива исключает другие технологии, такие как лазерное сканирование или спутниковое позиционирование, а также крупномасштабные среды, такие как ландшафты.

Фотореалистичные 3D модели

Базовое определение PR3DM необходимо для обеспечения общей основы для следующего обсуждения. Это особенно важно, поскольку компьютерная графика и визуальные представления в учебных материалах сильно эволюционировали (например, Houghton and Willows (eds), 1987), и то, что называется реалистичным, могло измениться за последние десятилетия. Таким образом, используется прямой подход, основанный на исследованиях компьютерной графики. В этой области компьютерные изображения считаются реалистичными, если они неотличимы от фотографий (Rademacher et al., 2001). Таким образом, такие изображения можно также назвать фотореалистичными. Точно так же PR3DM можно охарактеризовать как цифровые модели объектов реального мира, которые кажутся неотличимыми от своих физических аналогов с точки зрения человека-наблюдателя. В дополнение к предыдущему акценту на фотографии это определение включает наблюдения под разными углами и с разных дисплеев. Это дополнение отличает PR3DM от других форм оцифровки. Например, такие методы, как фотография 360 °, часто используются для создания фотореалистичных сред (например,г., Chamilothori et al., 2019). В отличие от PR3DM, контент нельзя наблюдать ни под каким другим углом, поскольку точка обзора фиксирована.

Техническая основа

Для оцифровки физических объектов фотограмметрия должна измерять и записывать два различных атрибута. Во-первых, необходимо измерить положение каждой точки поверхности на целевом объекте; во-вторых, необходимо определить характер каждой точки (например, цвет, прозрачность, коэффициент отражения). Чтобы оценить положение, необходима серия изображений (минимум два, но обычно от десятков до нескольких сотен) под разными углами для сбора пространственной информации.Алгоритмы сравнивают различные сегменты изображения и их относительные перемещения друг к другу от изображения к изображению (Gherardi et al., 2012; Toldo, 2013). Подводя итог, этот процесс можно сравнить с человеческим восприятием глубины с использованием параллакса движения, что позволяет людям оценивать глубину по количеству движения в их поле зрения, при этом удаленные объекты движутся с меньшей скоростью, чем объекты поблизости (Роджерс и Грэм. , 1979). Исходя из этого, оценивается относительное положение каждого изображения, соответственно, параметры камеры (Рисунок 1).На рисунках показан один из возможных вариантов использования фотограмметрии – оцифровки исторических артефактов для музеев и образовательных целей. Они не предназначены для поддержки френологии.

Рисунок 1. Снимок экрана, показывающий, как создается PR3DM с помощью серии фотографий. Синие конусы представляют положения камеры на фотографиях физического объекта (слева), , вычисляются предварительные координаты (справа) , снимки экрана сделаны в 3DF Zephyr Lite (3Dflow, 2019), а стрелки добавлены для указания ориентации камеры. .

Эти параметры могут использоваться для определения трехмерных координат каждой точки желаемого объекта, которые могут быть изображены в виде облаков точек (рисунок 2). Эти облака дополнительно уплотняются, и создается полигональная сетка (например, Glencross et al., 2008; подробное введение см. Kraus, 2012, 2013; Toldo, 2013).

Рис. 2. Редкое облако точек (вверху слева) , плотное облако точек (вверху справа) , многоугольная сетка (внизу слева) и текстурированная сетка (внизу справа) ; скриншоты, сделанные в 3DF Zephyr Lite (3Dflow, 2019).

Полученную цифровую репликацию можно рассматривать как точную цифровую копию физического объекта, точность которой зависит от нескольких переменных, таких как качество исходного изображения, количество включенных вершин или используемые алгоритмы. Впоследствии весь внешний вид объекта оцифровывается, где текстуры генерируются из исходных изображений и отображаются на поверхность трехмерной сетки (рис. 3). Современные графические движки позволяют создавать расширенные текстуры с динамическими функциями, такими как прозрачность или отражения (рисунок 4).Однако эти эффекты обычно необходимо применять вручную, поскольку их трудно обнаружить автоматически с помощью методов фотограмметрии (но см. Melendez et al., 2012, чтобы узнать о подходе к оптимизации материалов по фотографиям).

Рис. 4. Изменения рендеринга для воссоздания первоначального внешнего вида: без изменений (слева) , дополнительные отражения для имитации внешнего вида керамики (в центре) и вымышленный металлический вид (справа) ; снимок экрана, сделанный в Blender (Blender Foundation, 2019).

Этот технологический подход позволил достичь результатов, сопоставимых с ранее разработанным методом лазерного сканирования (Kersten et al., 2015; Rehany et al., 2017). Кроме того, рабочий процесс более эффективен, чем традиционное 3D-моделирование (Esmaeili et al., 2017), а степень реализма может быть дополнительно повышена за счет постобработки (например, сглаживания, теней или глубины резкости; Rademacher et al., 2001; Sugano et al., 2003; Kan, Kaufmann, 2012). Однако сложный процесс подвержен ряду ограничений и технических соображений.Например, безликие поверхности (Nicolae et al., 2014) или движущиеся объекты могут усложнить процесс измерения, поскольку они могут предоставить недостаточные или противоречивые данные. В условиях низкой освещенности, требующих большой диафрагмы, некоторые участки изображения могут быть размытыми. Таким образом, пиксель нельзя использовать для измерения конкретной точки физического объекта. Это ограничивает достижимую детализацию в оцифрованном дубликате. Условия низкой освещенности также могут быть проблемными во время создания текстур, поскольку искусственное усиление измеряемого света может вызвать артефакты, не соответствующие реальности.Что еще более важно, процесс не может оцифровать то, что нельзя измерить с помощью используемого инструмента – цифровой фотографии. Это может быть в том случае, если объект частично закрыт (например, растительностью; Azzola et al., 2019), необходимая перспектива не может быть реализована (например, захват внутренней части ручки; Tucci et al., 2012) или нет подходящего физического объекта. В таких случаях исследователям удалось использовать различные технические решения, такие как использование эндоскопии или компьютерной томографии (Fritsch et al., 2018). Наконец, процесс требует ресурсов с точки зрения необходимых вычислений. Однако мощности современных персональных компьютеров достаточны для расчета необходимых шагов в течение нескольких часов (в зависимости от сложности), и программные решения, предлагающие необходимые вычисления, становятся все более доступными (например, 3Dflow, 2019; Capturing Reality, 2019).

Фотограмметрия с точки зрения психологии

По мере прояснения технических основ и полученных результатов обсуждение процессов восприятия учащимися может способствовать пониманию PR3DM в образовательных контекстах.Кроме того, в нескольких подразделах педагогической психологии, таких как эмоциональный или социальный дизайн, описываются потенциальные преимущества таких реалистичных материалов.

Восприятие и передача

При обсуждении восприятия и передачи пространственной информации о виртуальных объектах и ​​средах часто используется концепция верности (например, Christel, 1994; Mania et al., 2006; Mourkoussis et al., 2010). Подобно определению PR3DM, верность означает степень, в которой опыт в виртуальной среде неотличим от опыта в реальном мире (Waller et al., 1998). Более подробно, Уоллер и его коллеги различают environment и interface fidelity . Первый описывает степень сходства виртуальных представлений с реальным миром. Последнее относится к степени идентичности разработанной ментальной модели виртуальной среде. Естественно, отклонения, которые могут возникнуть во время двух связанных процессов переноса (из реального мира в виртуальную среду; из виртуальной среды в ментальную модель), могут вызвать различия между исходным объектом и результирующим когнитивным представлением.Это может быть особенно проблематично в образовательной среде, поскольку целью может быть как можно более точная передача информации. Чтобы решить эту проблему, исследователи попытались изучить различные интерфейсы (например, от экранов до дисплеев на голове). Однако этот поток исследований в основном касается аспекта точности интерфейса (например, Makransky et al., 2019). Напротив, фотограмметрия может использоваться для повышения точности окружающей среды, что может иметь важное значение для обеспечения адекватного представления цифрового учебного материала в первую очередь.Используя фотограмметрию, создатели могли избежать отклонений, которые могли возникнуть при ручном переделывании физических объектов. Благодаря бесчисленным измерениям в процессе можно достичь гораздо более высокого уровня детализации без дорогостоящих затрат рабочего времени. Достигнутое качество геометрии может быть особенно важным, если объекты еще не установлены в ментальных схемах (Mourkoussis et al., 2010).

Использование PR3DM может смягчить некоторые негативные эффекты, возникающие при восприятии виртуальных объектов и передаче связанной информации.Например, нетривиальная задача сделать вывод о правильном материале из визуализированных визуализаций (Vangorp et al., 2007) или оценить точные размеры объектов (Ahn et al., 2019) и правильные расстояния в виртуальных средах (Smallman и St John, 2005; Kunz et al., 2009; El Jamiy and Marsh, 2019). Высокодетализированные PR3DM могут предоставить дополнительные справочные материалы, которые могут облегчить эти фундаментальные задачи. Кроме того, детали с низкой текстурой можно спутать с перспективой текстуры (Cutting and Millard, 1984), что приведет к неправильному представлению о том, что такие объекты находятся дальше, чем они есть на самом деле (Drascic and Milgram, 1996).Этот потенциальный вредный эффект можно свести к минимуму с помощью текстур с высоким разрешением, которые могут быть созданы в процессе фотограмметрии. Кроме того, эффекты постобработки, такие как размытие или цветовой оттенок, могут использоваться для имитации атмосферной перспективы (El Jamiy and Marsh, 2019), дополнительно корректируя восприятие пространственности. Связанная с этим резкость виртуальных объектов может еще больше усилить воспринимаемый реализм объектов (Cowan et al., 2015). Однако их влияние на различные механизмы обработки информации требует дальнейшей проверки, чтобы изучить влияние на результаты обучения.

Познание

Использование 3D-моделей, созданных с помощью фотограмметрии, может значительно изменить когнитивную обработку, задействованную в учебной задаче. Чтобы понять потенциальные преимущества и недостатки использования реалистичных 3D-моделей, полезно сначала подумать о мысленной обработке реалистичных изображений. Skulmowski и Rey (2018) объясняют восприятие реалистичных учебных материалов с помощью теории Biederman, 1985,1987 geon . Считается, что геоны являются основными единицами восприятия, используемыми для сегментации и обработки визуальных стимулов (Biederman, 1987).Примитивные трехмерные формы, такие как цилиндры, кубы и конусы, были идентифицированы как такие единицы (Biederman, 1985). Основываясь на теории геонов, восприятие трехмерных моделей можно рассматривать как процесс, в котором части изображения сетчатки сгруппированы вместе в примитивные трехмерные формы, чтобы понять пространственное расположение воспринимаемого объекта или сцены (Biederman, 1985).

Этому процессу восприятия могут препятствовать сложные поверхности (Norman et al., 2004) и, таким образом, он может быть потенциальным источником когнитивной нагрузки (т.д., информация, обрабатываемая в оперативной памяти; Sweller et al., 1998). Требование мысленно разобрать объект, состоящий из сотен геонов, может вызвать большую когнитивную нагрузку, чем представление упрощенной версии объекта, состоящей только из нескольких примитивных компонентов. Основываясь на этой идее о том, что реалистичные детали вызывают когнитивную нагрузку, некоторые исследования показали, что большее количество деталей может мешать процессам обучения (например, Scheiter et al., 2009). В целом, реализм может быть важным аспектом когнитивной обработки в сценариях обучения, но может иметь недостатки из-за более высокой сложности восприятия, которую он влечет за собой.Следовательно, необходимы будущие исследования, чтобы найти новые способы оптимизации обучения с реалистичной визуализацией за счет уменьшения ненужного когнитивного напряжения. Стулл и др. (2009) приводят пример такого метода, демонстрируя, что анатомия сложной виртуальной модели кости, которая может свободно вращаться, более эффективно изучается, если оси вращения (представленные в виде тонких цилиндрических форм рядом с костью) включены в качестве ссылок для сохранения трек вращения объекта. Еще одна стратегия улучшения обучения с помощью реалистичных визуализаций – использование цветовых меток, которые помогают сегментировать сложные поверхности (Skulmowski and Rey, 2018).

Теории обучения и эффекты

Теории обучения также включают когнитивные рамки. Как теория когнитивной нагрузки (CLT; Sweller et al., 1998; Sweller et al., 2019), так и когнитивная теория мультимедийного обучения (CTML; Mayer, 2014) предполагают ограничение рабочей памяти при обработке мультимедийных обучающих сообщений. . Эти теории рассматривают рабочую память как центральное узкое место в обработке информации и, согласно CLT, могут быть переполнены различными типами когнитивных нагрузок.В дополнение к внутренней когнитивной нагрузке (ICL), которая определяется сложностью информации и знаниями учащегося, посторонняя когнитивная нагрузка (ECL) определяется представлением информации и требованиями учащегося в связи с учебной процедурой (например, Sweller et al. др., 2019).

Согласно этим двум теориям когнитивной психологии реалистичные изображения, как правило, должны приводить к увеличению ECL и, следовательно, ухудшать успеваемость. Эмпирически эти отрицательные эффекты были продемонстрированы за десятилетия до появления CLT и CTML.Например, Дуайер (1969) обнаружил, что реалистичные изображения частично снижают эффективность обучения по сравнению с менее реалистичными изображениями. Даже в более поздних исследованиях более реалистичные представления иногда ассоциируются с пониженной успеваемостью (Scheiter et al., 2009), хотя сопоставимость схематических и реалистичных изображений не всегда представляется возможной. Подобные эффекты могут быть обнаружены в виртуальных средах (Lokka et al., 2018). Влияние реализма также смягчается визуально-пространственными способностями учащихся.Например, Brucker et al. (2014) обнаружили, что учащиеся с более низкими зрительно-пространственными способностями достигли лучших показателей распознавания в схематической визуализации, в то время как учащиеся с более высокими визуально-пространственными способностями достигли лучших показателей распознавания в реалистичных визуализациях.

Использование реалистичных представлений в контексте мультимедийного обучения также может быть связано с эффектом соблазнительных деталей, определяемым как интересные, но не относящиеся к делу или неважные дополнения к актуальной теме обучения (например,г., Харп и Майер, 1998). Таким образом, включение декоративных, реалистичных изображений в соответствии с эффектом соблазнительной детализации может привести к ухудшению успеваемости (Rey, 2012). Тем не менее, PR3DM также могут улучшить процесс обучения, среди прочего, учитывая привлекательность визуальных стимулов. Степень реалистичности изображений также можно рассматривать в контексте сигнального эффекта. Сигнальный эффект подразумевает, что более глубокое понимание процессов в мультимедийном обучении происходит, когда сигналы направляют внимание учащихся на релевантную информацию или выделяют организационную структуру основного контента (например,г., Mayer and Fiorella, 2014; Ван Гог, 2014). Два недавних метаанализа (Richter et al., 2016; Schneider et al., 2018a) подтверждают сигнальный эффект. Подобно ориентирам (Waller and Lippa, 2007), реалистичные детали могут служить сигнальными элементами. В другом эксперименте (Skulmowski and Rey, 2020) реалистичные учебные визуализации служили сигналом и улучшали удержание учащихся по сравнению со схематическими визуализациями. В то же время, однако, реалистичные представления также частично увеличили ECL в исследовании.Авторы описывают эту закономерность результата как парадокс реализма (Skulmowski and Rey, 2020).

Эффект воображения также может помочь лучше оценить эффект реализма в изображениях. Воображение понимается как усиливающий обучение эффект посредством мысленной визуализации или мысленной репетиции концепций или процессов (например, Sweller et al., 2019). Например, два эксперимента, проведенные Леопольдом и Майером (2015), показали, что студенты, которых просили сформировать изображения, соответствующие каждому из девяти абзацев о дыхательной системе человека, достигли лучших показателей удержания и передачи, чем студенты, которые только читали компьютерный текст. по теме.Кроме того, схематические, менее реалистичные изображения могут с большей вероятностью помочь учащимся (в дальнейшем) визуализировать концепции или процессы, чем более реалистичные изображения, которые предположительно предлагают меньше возможностей для творческой разработки визуализации.

Эмоциональный дизайн

Помимо этих хорошо зарекомендовавших себя теорий и эффектов, среда, основанная на фотограмметрии, может предоставить новые возможности для повышения успеваемости учащихся и создания конструктивной среды обучения. Чем реалистичнее такая среда, тем лучше люди могут погрузиться в нее и вовлечься в нее (Walton, 1984; Dede, 2009).Однако более высокая степень реализма также может повлечь за собой усиление эмоциональной реакции зрителей (Waltemate et al., 2018) или мотивации (Makransky and Lilleholt, 2018). Например, просмотр довольно абстрактной карты концентрационного лагеря менее эмоционально требователен, чем реалистичная версия. Восприятие и аффективные чувства по своей природе объединены и взаимозависимы (Wormwood et al., 2019). Согласно интегрированной когнитивно-аффективной модели мультимедийного обучения (Пласс и Каплан, 2015) и гипотезе эмоционального дизайна (Ум и др., 2012), дизайн цифровых средств обучения может иметь большое влияние на аффективные состояния учащихся, в то время как эти состояния влияют на выбор, организацию и интеграцию новой информации в связную ментальную модель, хранящуюся в долговременной памяти. В частности, физически привлекательные стимулы в такой среде, такие как реалистичные цвета, положительно влияют на эмоциональную реакцию учащихся и их успеваемость (например, Dion and Walster, 1972; Tractinsky et al., 2000; Wolfson and Case, 2000).Несколько исследований повторили эту гипотезу с точки зрения различных цветов и форм или включения декоративных элементов в учебные материалы (например, Plass et al., 2014; Schneider et al., 2018b). Положительные эмоции, такие как удовольствие от обучения, вызываемые реалистичными изображениями, направляют внимание на учебную задачу и позволяют в полной мере использовать когнитивные ресурсы для достижения учебных целей (Pekrun et al., 2002; Huk and Ludwigs, 2009). Более того, вызванные положительные эмоции могут вызвать усиление когнитивной обработки по сравнению с отрицательными эмоциональными эпизодами (например,г., Isen et al., 1987; Надлер и др., 2010). Данные айтрекинга показывают, что более подробные изображения привлекают больше внимания как на начальном этапе обучения, так и в процессе обучения в целом, чем упрощенные иллюстрации (Lin et al., 2017). По предположению Schneider et al. (2016), привлекательные изображения могут способствовать эстетическому оформлению мультимедийных учебных материалов, хотя когнитивная нагрузка учащихся может увеличиваться (см. Также Plass and Kalyuga, 2019). Этот вопрос имеет особое значение, поскольку эмоциональная перегрузка может превышать когнитивные способности учащихся и отвлекать их внимание от учебной деятельности (Plass and Kaplan, 2015).

Следовательно, отрицательные эмоции, вызванные очень реалистичными презентациями, снижают обучаемость. В более реалистичной виртуальной среде, протестированной Slater et al. (2009) участники сообщили не только о более высоком субъективном присутствии, но и о повышенном уровне стресса. Согласно эффекту сверхъестественной долины (Mori et al., 2012), близость к почти реалистичным изображениям людей (например, протез руки) ниже, чем сродство к изображениям с более упрощенным или совершенно реалистичным представлением.Вместо того, чтобы производить более позитивный опыт с повышением реализма как таковой , также очень часто проявляются сильные отрицательные реакции, особенно когда пользователи сталкиваются с очень сложными цифровыми объектами. В частности, цифровые технологии, которые, как представляется, приближаются к уникальным человеческим качествам, вызывают онтологическую двусмысленность (Moore, 2012), что приводит к неопределенности в отношении того, как вести себя и чего ожидать от них (Langer and König, 2018). Эта неопределенность также создает ощущение угрозы физическому здоровью или индивидуальности человека (Ferrari et al., 2016). Эти негативные чувства могут препятствовать обучению из-за отталкивающего поведения. Напротив, даже отрицательные эмоциональные состояния могут способствовать обучению, например, продвигая аналитически-последовательные, подробные и жесткие способы обработки информации (Ashby et al., 1999; Pekrun et al., 2009) или поощряя более творческую деятельность. при определенных условиях (Джордж и Чжоу, 2002). Следовательно, можно предположить, что упрощенные концепции, которые классифицируют отрицательные эмоции как вредные, а положительные как положительные, не применимы полностью, и поэтому их следует избегать (Pekrun et al., 2002).

Социальное обучение

Как одно из современных технических преимуществ, фотограмметрия особенно подходит для создания социальных объектов или так называемых персонажей (Hartmann et al., 2004) в цифровой среде. В образовательном контексте эти сущности могут быть классифицированы как педагогические агенты (Veletsianos and Russell, 2014), которые представляют собой сгенерированные компьютером персонажи, которые служат учебным целям (например, демонстрируют, оказывают помощь, инструктируют; Veletsianos and Russell, 2014; Martha and Santoso , 2019).Согласно теории уравнения средств массовой информации (Ривз и Насс, 1996) и теории социальных агентов (Морено и Майер, 2000), компьютерные события интерпретируются как социальные события. Социальные сигналы в обучающих медиа (например, фотореалистичный педагогический агент) запускают схему социальной активации точно так же, как запускаются социальные процессы человеческого общения. Таким образом, глубокие когнитивные процессы, такие как выбор, организация и интеграция релевантной вербальной и визуальной информации в связное мысленное представление, улучшаются, потому что учащиеся интерпретируют виртуального агента не только как абстрактный источник информации, но и как партнера в социальной коммуникации ( Майер, 2001).Здесь становятся понятны возможности и потенциал фотограмметрии. Чем более реалистичны функции, которые могут быть реализованы, тем больше социальных сигналов может отображаться адекватно. Эмпирическую поддержку можно найти в последних публикациях в области виртуальных агентов. Реалистичные трехмерные персонажи могут быть более эффективными для обучения, чем простые двухмерные агенты (Schroeder et al., 2013). Согласно Heidig и Clarebout (2011), дизайн агента может усилить участие в обучении, если современные технологии используются для убедительно реалистичного творчества.Например, Beege et al. (2017) отмечают, что участники старшего возраста достигают более высоких показателей удержания, когда информация предоставляется старым агентом, и наоборот. Фотограмметрия может использоваться для отображения реалистичных морщин или гладкой кожи на лицах агентов и, таким образом, может играть важную роль в создании педагогических агентов. В будущих исследованиях можно было бы выяснить, усиливает ли такая степень реализма результаты, или простые социальные сигналы (например, мультипликационная анимация) вызывают сравнимые размеры эффекта. Поскольку социальный ролевой дизайн педагогических агентов усиливает мотивацию и учебное поведение учащихся за счет социокогнитивных процессов (например,g., Kim and Baylor, 2007), одежда агента имеет значение, если агент обращается непосредственно к учащемуся (Beege et al., 2019). Фотограмметрию можно использовать для создания реалистичной одежды, чтобы предоставить надежные социальные образцы для подражания. Кроме того, фотограмметрия может помочь дизайнерам преодолеть эффект сверхъестественной долины (см. Раздел «Эмоциональный дизайн»; Mori et al., 2012). В этом случае более убедительная человеческая ценность может повысить вовлеченность в обучение (Schroeder and Traxler, 2017). Таким образом, наличие реалистичных и визуально вызывающих доверие социальных субъектов может оказывать положительное влияние на обучение, удовлетворенность и вовлеченность в среде онлайн-обучения (Wang and Antonenko, 2017).

Приложения

Сравнительно простое создание PR3DM с помощью фотограмметрии открывает новые возможности для различных существующих образовательных подходов. Однако в области образования и психологии фотограмметрия только медленно начинает набирать обороты. Следующие ниже существующие и возможные приложения могут быть многообещающими отправными точками для приложений, потенциально извлекающих выгоду из ранее обсужденных психологических перспектив.

Сохранение и музеи

Помимо научных исследований (e.g., информатика) и специализированных областях (например, картография), более широкий спектр потенциальных применений может быть определен для сохранения и обучения в музеях (например, Kersten et al., 2017; Kersten, 2018; Agnello et al., 2019 ). В области сохранения или археологии измерение с помощью фотографии дает особые преимущества, которые приводят к его частому применению. Например, визуальные данные можно собирать практически отовсюду, от подводных (Drap et al., 2007) до далеких планет (Blasius, 1973).Таким образом, можно создавать и впоследствии сохранять PR3DM практически из любого типа объекта. Поскольку сама фотография существует даже дольше, чем фотограмметрия, архивы изображений также могут использоваться в качестве важных источников данных (Goesele et al., 2007). Таким образом, создание PR3DM возможно из объектов, которые могут даже не существовать или быть недоступными (Kyriakaki et al., 2014; Vincent et al., 2015; Curry, 2019; The Arc / k Project, 2019). Эти льготы распространяются на музеи в их задачах по сохранению и представлению экспонатов.Оцифровка также представляет собой важную стратегию повышения наглядности и доступности выставок (например, museu4mpunkt0, 2019). В одной только Германии более 600 учреждений уже делятся некоторыми своими материалами в цифровом виде (Museum-digital, 2019). Однако совместное использование оцифрованных экспонатов может оказаться сложной и ресурсоемкой задачей, особенно для небольших организаций. В то время как более крупные музеи могут использовать передовые технологии, такие как лазерное сканирование, для создания цифрового контента (например,, Staatliche Museen zu Berlin, 2019), небольшим учреждениям могут потребоваться более простые подходы, такие как фотограмметрия с цифровой фотографией. Полученные в результате PR3DM можно также использовать для сравнения различных экспонатов (Dall’Asta et al., 2016), поддержки реконструкции (Bujakiewicz et al., 2006) или создания дубликатов с помощью 3D-печати (Ballarin et al., 2018).

Генеративное обучение в классе

Помимо простого просмотра 3D-моделей или сцен, созданных с помощью фотограмметрии, генеративный аспект фотограмметрии в контексте обучения может стать основным направлением будущих исследований и приложений.Многочисленные эмпирические исследования показали, что студенты используют материалы, напечатанные на 3D-принтере, в качестве учебных ресурсов (например, Li et al., 2018; Mogali et al., 2018), особенно когда они участвуют в создании этих моделей (Backhouse et al., 2019) . Кроме того, такие печатные модели могут сопровождаться цифровыми приложениями, такими как дополненная реальность (Dewitz et al., 2019). Точно так же физические реквизиты могут использоваться как полезные обучающие метафоры (Astrachan, 1998; Bragdon et al., 2010), способствующие приобретению знаний и передаче навыков.Точно так же фотограмметрия дает учащимся возможность взаимодействовать с объектом в процессе создания оцифрованной модели как форма генеративного обучения (для обзора см. Fiorella and Mayer, 2016). Вместо пассивного просмотра и изучения готовых материалов исследования предоставили доказательства утверждения, что предоставление учащимся возможности создавать материалы самостоятельно может повысить их успеваемость (Fiorella and Kuhlmann, 2019; Hoogerheide et al., 2019). Однако некоторые исследования показывают, что самогенерируемые учебные материалы могут вызывать нежелательную когнитивную нагрузку и, таким образом, препятствовать обучению (Stull and Mayer, 2007).Важно, чтобы приложения фотограмметрии стали достаточно удобными для пользователя, чтобы учащиеся могли создавать свои собственные 3D-модели с минимальным контролем или без него, имея при этом возможность сосредоточиться на объекте и модели, а не на требованиях, налагаемых пользовательским интерфейсом. Кроме того, предварительная подготовка может улучшить результаты обучения, аналогично влиянию таких вмешательств на результаты обучения с использованием виртуальной реальности (Meyer et al., 2019).

Исследования образовательных видеоигр

Создание цифрового контента может стать серьезной проблемой для исследователей видеоигр, потому что не каждый психолог или педагог является квалифицированным разработчиком игр, и наоборот.Эта проблема актуальна и в области образовательных видеоигр. Исследователи должны исследовать механизмы обучения в сложной среде, которая потенциально включает широкий спектр виртуальных сред и объектов. Экспериментальные исследования регулярно проводятся на основе тематических исследований с готовыми продуктами, чтобы избежать создания сложного контента, поскольку это значительно снижает технические проблемы. Однако исследователи заявляют, что для проверки различных подходов к дизайну необходимо более подробное исследование с вариациями отдельных аспектов (Clark et al., 2016; Кэ, 2016; Небель, 2017). В качестве обходных путей исследователи использовали игры, которые легко модифицируются (Loh and Byun, 2009), включают упрощенные производственные инструменты (Williams-Pierce, 2016) или сосредоточены на игровом процессе, когда игроки должны сами создавать контент (Nebel et al., 2016). Эти подходы достигают своих пределов, если включенных активов недостаточно для достижения желаемого результата обучения или ответа на исследовательский вопрос. Чтобы заполнить этот пробел, описанный процесс фотограмметрии можно использовать для создания необходимого контента, особенно в сочетании со все более доступными игровыми движками (например,г., Epic Games, 2018). Это может расширить возможности исследования по многим темам, которые требуют модификации включенных виртуальных объектов, особенно в отношении вопроса о том, как реалистичные визуализации могут повлиять на процесс обучения. Эта тема приобретает все большее значение, поскольку остается существенное различие между PR3DM и тем, что считалось реалистичным в метааналитических исследованиях образовательных видеоигр (Wouters et al., 2013; Clark et al., 2016).

Будущее фотограмметрии в образовании

В предыдущих разделах рассказывалось о создании, обработке и применении PR3DM, созданных с помощью фотограмметрии.Однако, чтобы внедрить этот подход, необходимо заполнить пробелы в исследованиях, преподаватели должны приобрести технологические навыки и обсудить уникальные образовательные возможности.

Отсутствие исследований

Существенный недостаток исследований указывает на серьезную проблему использования фотограмметрии в образовании. В отличие от других областей, таких как картография (Wilkening and Fabrikant, 2011), визуализация ландшафта (Lange, 2001), виртуальные аватары (Latoschik et al., 2017), познание (Lokka and öltekin, 2016) или концепция присутствие (Cummings and Bailenson, 2016; van Gisbergen et al., 2019) исследования реалистичных виртуальных объектов в области педагогической психологии сравнительно немногочисленны. Еще одна проблема возникает из-за сомнительной переносимости идей, полученных в смежных областях. В предыдущих исследованиях реализма чаще всего использовались стимулы, которые заметно отличаются от фотореалистичных материалов, и эти исследования часто фокусировались на фундаментальных процессах, таких как навигация или восприятие (например, Lokka and öltekin, 2017). Реже проводятся исследования, включающие образовательный контент.Поэтому неясно, утверждают ли исследования, что положительное влияние на производительность (Lessels, Ruddle, 2005; Slater et al., 1996) и на поведенческие переменные (Slater et al., 2009) противоречат друг другу (например, Hoffman et al. , 2001; Zimmons, Panter, 2003; Mania et al., 2006; Yu et al., 2012; Lee et al., 2013) могут быть перенесены в образовательные учреждения. Кроме того, часто комбинируются переменные (например, тени и текстуры; van Gisbergen et al., 2019), что значительно усложняет задачу исследователям по выработке конкретных рекомендаций по дизайну.В целом, отсутствие специальных эмпирических данных ограничивает возможности применения PR3DM в образовании, поскольку многие соображения, касающиеся реалистичности виртуальных объектов в образовательных учреждениях, остаются спекулятивными до тех пор, пока они не будут подтверждены эмпирически. Это предостережение следует применять к подходам и соображениям, предложенным в разделе «Фотограмметрия с точки зрения психологии», таким как эмоциональный дизайн или социальные аспекты с использованием PR3DM.

Технические разработки и доступность

Как указывалось ранее, технические и математические основы фотограмметрии не являются полностью новыми, но разработка оцифрованных дубликатов достигла критической точки, когда даже технические новички, использующие непрофессиональное оборудование, могут достичь огромной точности (рис. 5).В частности, процессы создания 3D, такие как наложение текстуры, могут эффективно компенсировать недостаточные геометрические детали (Rushmeier et al., 2000). Требуемое программное обеспечение также становится все более распространенным (например, 3Dflow, 2019; Capturing Reality, 2019), и все больше преподавателей могут изучить этот подход без значительных технических или финансовых вложений. Фотограмметрия может даже позволить создание PR3DM с помощью веб-поиска по изображениям или видео (Weis, 2019).

Рисунок 5. Сравнение физического объекта (левый сегмент изображений) и PR3DM (правый сегмент изображений) ; никаких дополнительных улучшений (например, отражений) для этого рендеринга PR3DM не используется. Скриншоты сделаны в 3DF Zephyr Lite (3Dflow, 2019).

Процесс, описанный в разделе «Техническая основа», указывает на некоторые подпроцессы, которые требуют дополнительного внимания и еще не полностью автоматизированы в доступном программном обеспечении. Например, обозначенные явления, которые сложно измерить фотографией (например,g., отражения, прозрачные пленки) необходимо применять с дополнительными инструментами редактирования. Хотя такое программное обеспечение доступно бесплатно (например, Blender Foundation, 2019), для его освоения требуется значительное время. Точно так же оптимизация сетки (например, упрощение, закрытие и очистка моделей) или текстур (например, цветокоррекция, управление расширенными функциями, такими как отображение нормалей) может быть достигнута в специализированном программном обеспечении (например, Cignoni et al. , 2008), для изучения которых может потребоваться дополнительное время. Однако следует отметить, что эти процессы могут не потребоваться для создания типичных PR3DM, в зависимости от материала и сложности физического объекта.В целом, необходима дополнительная документация рабочих процессов (например, Fritsch, 2003; Orr et al., 2020) и более глубокое обсуждение возможностей с четким акцентом на образовательные условия.

Влияние на поведенческие и эмоциональные результаты

Тематические исследования, посвященные измерительному аспекту процесса, могут составлять большую часть существующих экспериментальных исследований с использованием фотограмметрии. Если учебный материал используется в виртуальной среде, обычно преподаются фактические знания.Это можно классифицировать как базовые знания (Bloom and Krathwohl, 1956) или как элемент низкого уровня в области информационных знаний (Marzano and Kendall, 2007). Например, в медицинских исследованиях проверяются анатомические знания (например, Nicholson et al., 2006). Тем не менее, отсутствуют исследования того, какое восприятие и взаимодействие с PR3DM может предложить в различных контекстах. Например, настройки обучения, основанные на 3D-моделях или иммерсивном опыте, созданном с помощью фотограмметрии, могут привести к более реалистичному поведению (например,g., Dede, 2009) и, таким образом, могут быть более эффективными для различных учебных сред. Исследования психологии СМИ начали изучать такое влияние различных типов виртуальной среды на эмоциональные или поведенческие переменные (Zaalberg and Midden, 2010; Chirico and Gaggioli, 2019). В этом ключе виртуальные среды используются в образовательных целях, которые нельзя легко классифицировать с использованием установленных таксономий обучения, таких как обучение публичным выступлениям (Poeschl, 2017), контроль тревожных расстройств (Krijn et al., 2004), лечение посттравматического стрессового расстройства (Botella et al., 2015), управление страхами и фобиями (Hodges et al., 1995) или снижение предубеждений в отношении определенных групп (Stelzmann et al., 2019). Пока не ясно, как PR3DM могут поддерживать такие подходы. Например, можно ли усилить воздействие виртуальной среды, пытающейся проиллюстрировать опасность положения беженца, с помощью PR3DM? Согласно таксономии обучения Меррилла и Твитчелла (1994), это может повлиять на эмоциональный компонент, поскольку учащиеся могут по-разному реагировать на связанные стимулы после взаимодействия с PR3DM.Это согласуется с дискуссией о наивном реализме (Smallman and St John, 2005) и аналогичными утверждениями о том, что реализм должен служить ясной цели (Paes and Irizarry, 2019), поскольку даже нереалистичных представлений может быть достаточно, чтобы быть правильно визуально идентифицированы и обработаны (Mourkoussis et al., 2010). Следовательно, реальный потенциал фотограмметрии может быть невидимым, если простое фактическое знание является ключевым компонентом (см. Следующий раздел для обсуждения Дуайера, 1969).Вместо этого, в соответствии с представленной психологической перспективой, PR3DM могут быть более полезными, если нацелены на результаты обучения более высокого уровня (Bloom and Krathwohl, 1956; Marzano and Kendall, 2007) или эмоциональные (Merrill and Twitchell, 1994) и поведенческие результаты. Чтобы пролить больше света на это, создание таксономии результатов обучения за счет использования PR3DM может стать важной задачей в будущем, как только будет доступно достаточное количество эмпирических исследований.

Решение конкретных задач обучения

Мы хотим подчеркнуть, что фотограмметрия (и реализм в целом) не панацея от образования.Как мы подытожили, при использовании фотореалистичных изображений в образовательных учреждениях могут быть как положительные, так и отрицательные эффекты. Из более ранних исследований Дуайера мы можем узнать, что преимущества реализма зависят от типа рассматриваемого знания. Например, Дуайер (1969) обнаружил, что более реалистичная визуализация в задаче изучения анатомии приводит к лучшим результатам для обучающих тестов, которые включают визуальное распознавание анатомических элементов, в то время как производительность в обучающих тестах, не требующих детальных визуальных знаний, таких как в качестве словарных тестов можно извлечь пользу из простоты линейных рисунков (или даже из-за отсутствия каких-либо визуальных элементов).В результате больше внимания следует уделять типу знаний, которые преподаватели хотят привить учащимся. Хотя есть случаи, когда знания должны быть упрощены, чтобы позволить учащимся усвоить основную информацию, есть несколько сценариев, в которых высокий уровень реализма оказался полезным для обучения, как описано в разделе «Фотограмметрия с точки зрения психологии». . » Для этих сценариев фотограмметрия – это простой, недорогой и широко доступный метод, который обеспечивает разрешение, сопоставимое с более дорогими методами оцифровки, и, таким образом, дает разработчикам учебных материалов возможность интегрировать передовые визуальные эффекты в свой учебный контент.Таким образом, фотореализм не всегда желателен в учебных материалах, но если точное воспроизведение объектов для обучения является важным компонентом учебной задачи или может даже обеспечить новые результаты обучения, фотограмметрия в настоящее время является одним из лучших способов создания PR3DM.

Заключение

В целом, эта статья проиллюстрировала технологический подход, позволяющий создавать фотореалистичные виртуальные объекты и среды. Хотя и не так широко, как другие формы обучения с использованием мультимедийных материалов (например,г., изображения, Schneider et al., 2016; videos, Hoogerheide et al., 2019), технология может достичь аналогичной точки в ближайшем будущем. Чтобы способствовать этому развитию, исследователи должны изучить возможности и открытые вопросы, обсуждаемые в этой статье. Таким образом, представленная психологическая перспектива обеспечивает важную теоретическую и эмпирическую структуру для изучения наиболее полезных приложений PR3DM. Эта перспектива может быть расширена другими перспективами, такими как более широкая область компьютерной графики или исследования передачи навыков, чтобы постепенно создать полный обзор потенциала и проблем при работе с PR3DM.Изложенные теоретические и практические соображения могут быть использованы для стимулирования более тонких исследований, изучения взаимосвязи между воздействием на умственную нагрузку посредством потенциально более сложной когнитивной обработки, потенциально повышенных эмоциональных или поведенческих результатов, а также того, как такой материал может быть связан с традиционным или дополнительным обучением. материал (Coughenour et al., 2015). Само исследование может выиграть от упрощенного метода производства контента, а исследователи, работающие с реалистичными цифровыми материалами, могут использовать PR3DM в качестве стимулов.Наконец, этот обзор посвящен более чем 50-летним исследованиям в различных областях. Уровень реализма, достигнутый с помощью фотограмметрии, был, вероятно, невообразим в более ранних работах. Таким образом, идеи и теоретические соображения должны быть обновлены, чтобы отразить текущие технические возможности. Естественно, это постоянная (и стимулирующая) задача для исследователей.

Авторские взносы

SN написал основные части рукописи. MB, SS и GR написали фрагменты психологической перспективы и корректуры.Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Финансирование

Публикация этой статьи финансировалась Хемницким технологическим университетом.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы хотим поблагодарить Александра Скулмовского за его вклад и критику.Это было нам очень полезно для улучшения рукописи.

Список литературы

Аббасзаде, С., Растивейс, Х. (2017). «Сравнение фотограмметрии с близкого расстояния с использованием непрофессиональной камеры с полевой съемкой для оценки vplume», в ISPRS – International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , XLII-4 / W4 , (Heipke: Международное общество фотограмметрии и дистанционного зондирования), 1–4. DOI: 10.5194 / isprs-archives-XLII-4-W4-1-2017

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Аньелло, Ф., Авелла, Ф., и Аньелло, С. (2019). «Виртуальная реальность для исторической архитектуры», в ISPRS – Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации , XLII-2 / W9 , (Heipke: Международное общество фотограмметрии и дистанционного зондирования), 9–16. DOI: 10.5194 / isprs-archives-XLII-2-W9-9-2019

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ан, Дж., Ан, Э., Мин, С., Чой, Х., Ким, Х., и Ким, Г. Дж. (2019). «Восприятие размера увеличенных объектов различными дисплеями AR», в HCI International 2019 – Posters , Vol.1033, изд. К. Стефанидис (Лондон: Intech Open), 337–344. DOI: 10.1007 / 978-3-030-23528-4_46

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эшби, Ф. Г., Айзен, А. М., и Тюркен, А. У. (1999). Нейропсихологическая теория положительного аффекта и его влияние на познание. Psychol. Rev. 106, 529–550. DOI: 10.1037 / 0033-295x.106.3.529

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Астрахан, О. (1998). «Конкретное обучение: крючки и опоры как обучающая технология», в материалах Труды 6-й ежегодной конференции по обучению информатике и 3-й ежегодной конференции по интеграции технологий в образование в области компьютерных наук: изменение доставки образования в области компьютерных наук, , (Нью-Йорк , Нью-Йорк: Ассоциация вычислительной техники).

Google Scholar

Аззола П., Кардачи А., Мирабелла Роберти Г. и Нанней В. М. (2019). «Фотограмметрия БПЛА для моделирования сохранения культурного наследия и картографирования венецианских стен Бергамо», в ISPRS – Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации , XLII-2 / W9 , (Heipke: Международное общество фотограмметрии и Дистанционное зондирование. С. 45–50. DOI: 10.5194 / isprs-archives-XLII-2-W9-45-2019

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бэкхаус, С., Тейлор, Д., и Армитаж, Дж. А. (2019). Это мое, чтобы оставить? Трехмерная печать обеспечивает активное индивидуальное изучение анатомии. Анат. Sci. Educ. 12, 518–528. DOI: 10.1002 / ASE.1840

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Балларин, М., Баллетти, К., Вернье, П. (2018). «Реплики в культурном наследии: 3D-печать и музейный опыт», в ISPRS – Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации, , XLII – 2 , (Heipke: Международное общество фотограмметрии и дистанционного зондирования), 55–62.DOI: 10.5194 / isprs-archives-XLII-2-55-2018

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бидж М., Небель С., Шнайдер С. и Рей Г. Д. (2019). Социальные сущности в образовательных видеороликах: сочетание эффектов адресации и профессионализма. Comput. Гм. Behav. 93, 40–52. DOI: 10.1016 / j.chb.2018.11.051

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бидж М., Шнайдер С., Небель С., Миттангк Дж. И Рей Г. Д. (2017). Эйджизм – возрастная согласованность учебных материалов способствует обучению. Comput. Гм. Behav. 75, 510–519. DOI: 10.1016 / j.chb.2017.05.042

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бидерман И. (1985). Понимание человеческого образа: недавние исследования и теория. Comput. Vis. График. Процесс изображения. 32, 29–73. DOI: 10.1016 / 0734-189X (85)

-7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блазиус, К. Р. (1973). Исследование топографии Марса с помощью аналитической фотограмметрии. J. Geophys. Res. 20, 4411–4423.DOI: 10.1029 / jb078i020p04411

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блинн, Дж. Ф. (1978). «Моделирование морщинистых поверхностей», Труды 5-й Ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивным методам , (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Ассоциация вычислительной техники), 286–292. DOI: 10.1145 / 800248.507101

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блум Б.С. и Кратвол Д. Р. (1956). «Таксономия образовательных целей», в Классификация образовательных целей, Справочник I: Когнитивная область , (Харлоу: Лонгманс Грин).

Google Scholar

Ботелла К., Серрано Б., Баньос Р. М. и Гарсия-Паласиос А. (2015). Основанная на экспозиции терапия в виртуальной реальности для лечения посттравматического стрессового расстройства: обзор ее эффективности, адекватности протокола лечения и его приемлемости. Neuropsychiatr. Дис. Обращаться. 11, 2533–2545. DOI: 10.2147 / NDT.S89542

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Брэгдон, А., Угрей, А., Вигдор, Д., Анагностопулос, С., Железник Р., Феман Р. (2010). «Игра жестов: мотивация онлайн-обучения жестам с помощью забавы, позитивного подкрепления и физических метафор», в материалах Proceedings of the ACM International Conference on Interactive Tabletops and Surfaces – ITS ’10 , (New York, NY: Association for Computing Machinery), doi : 10.1145 / 1936652.1936661

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Brucker, B., Scheiter, K., and Gerjets, P. (2014). Обучение с помощью динамических и статических визуализаций: реалистичные детали приносят пользу только учащимся с высокими зрительно-пространственными способностями. Comput. Гм. Behav. 36, 330–339. DOI: 10.1016 / j.chb.2014.03.077

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Буякевич А., Ковальчик М., Подласяк П. и Завиеска Д. (2006). Трехмерная реконструкция и моделирование контактных поверхностей небольших археологических музейных экспонатов. IAPRS Volume XXXVI 22, 56–61. DOI: 10.1111 / j.1477-9730.2007.00418.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чамилотори, К., Винольд, Дж., И Андерсен, М.(2019). Адекватность иммерсивной виртуальной реальности для восприятия дневного света: сравнение реальной и виртуальной среды. ЛЕУКОС 15, 203–226. DOI: 10.1080 / 15502724.2017.1404918

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кирико, А., Гаджоли, А. (2019). Когда виртуальное кажется реальным: сравнение эмоциональных реакций и присутствия в виртуальном и естественном окружении. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 22, 220–226. DOI: 10.1089 / cyber.2018.0393

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кристель, М.Г. (1994). Роль визуальной верности в компьютерном обучении. Hum. Comput. Взаимодействовать. 2, 183–223. DOI: 10.1207 / s15327051hci0902_2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Cignoni, P., Callieri, M., Corsini, M., Dellepiane, M., Ganovelli, F., and Ranzuglia, G. (2008). в MeshLab: инструмент обработки сетки с открытым исходным кодом , ред. В. Скарано, Р. Д. Кьяра и У. Эрра Эйр-ла-Виль: Еврографическая ассоциация.

Google Scholar

Кларк, Д.Б., Таннер-Смит, Э. Э., Киллингсворт, С. С. (2016). Цифровые игры, дизайн и обучение: систематический обзор и метаанализ. Rev. Educ. Res. 86, 79–122. DOI: 10.3102 / 0034654315582065

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Coughenour, C. M., Vincent, M. L., de Kramer, M., Senecal, S., Fritsch, D., Flores Gutirrez, M., et al. (2015). «Внедрение знаний в структуры трехмерных данных в культурном наследии», в ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , II-5 / W3, (Heipke: International Society for Photogrammetry and Remote Sensing), 47–52.DOI: 10.5194 / isprsannals-II-5-W3-47-2015

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коуэн Б., Рохас Д., Капралос Б., Мусса Ф. и Дубровски А. (2015). Влияние звука на восприятие визуального реализма и выполнение задач. Vis. Comput. 31, 1207–1216. DOI: 10.1007 / s00371-014-1006-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Каммингс, Дж. Дж., И Бейленсон, Дж. Н. (2016). Насколько иммерсивного достаточно? Мета-анализ влияния иммерсивных технологий на присутствие пользователя. Media Psychol. 19, 272–309. DOI: 10.1080 / 15213269.2015.1015740

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Каттинг, Дж. Э. и Миллард, Р. Т. (1984). Три градиента и восприятие плоских и изогнутых поверхностей. J. Exp. Psychol. Gen. 113, 198–216. DOI: 10.1037 / 0096-3445.113.2.198

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Далл’Аста, Э., Бруно, Н., Бильярди, Г., Зерби, А., и Ронселла, Р. (2016). Фотограмметрические методы для популяризации археологического наследия: Археологический музей Пармы (ИТАЛИЯ) , Vol.XLI-B5 (Прага: Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации), 12–19.

Google Scholar

Стельцманн, Д., Тот, Р., и Шифердекер, Д. (2019). «Встречи в виртуальной реальности: уменьшение предубеждений по отношению к людям, страдающим шизофренией», в материалах Proceedings of the Media Psychology Division , ред. С. Небель, Д. Пичманн, С. Шнайдер, К. Кобан, М. Беге, А. Скулмовски и др. (Хемниц: University Press Chemnitz), 69–71.

Google Scholar

Дебевец, П.Э. (1997). «ФАСАД: моделирование и визуализация архитектуры из фотографий и модели колокольни», в ACM SIGGRAPH 97 Visual Proceedings: Art and Interdisciplinary Programs of SIGGRAPH’97 , (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Ассоциация вычислительной техники), 254. doi: 10.1145 / 259081.259366

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Девиц, Л., Крёбер, К., Мессемер, Х., Майвальд, Ф., Мюнстер, С., Брушке, Дж. И др. (2019). «Исторические фотографии и визуализации: потенциал для исследований», в ISPRS – Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации, , XLII-2 / W15, (Heipke: Международное общество фотограмметрии и дистанционного зондирования), 405–412 .DOI: 10.5194 / isprs-archives-XLII-2-W15-405-2019

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Драп П., Сейнтюрье Дж., Скарадоцци Д., Гамбоги П., Лонг Л. и Гауч Ф. (2007). Фотограмметрия для виртуального исследования подводных археологических памятников. Афины: Врожденная нечувствительность к боли с ангидрозом, 7.

Google Scholar

Drascic, D., и Milgram, P. (1996). in Perceptual Issues in Augmented Reality , eds M. T. Bolas, S.С. Фишер и Дж. О. Мерритт (Сан-Хосе, Калифорния: SPIE), DOI: 10.1117 / 12.237425

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дуайер, Ф. М. (1969). Эффект варьирования количества реалистичных деталей в визуальных иллюстрациях, призванных дополнить запрограммированную инструкцию. Программа. Учиться. Educ. Technol. 6, 147–153. DOI: 10.1080 / 13558006301

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эль-Джами Ф. и Марш Р. (2019). Исследование восприятия глубины на головных дисплеях: оценка расстояния в виртуальной реальности, дополненной реальности и смешанной реальности. Процесс изображения IET. 13, 707–712. DOI: 10.1049 / iet-ipr.2018.5920

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эсмаили, Х., Туэйтс, Х. и Вудс, П. К. (2017). «Рабочие процессы и проблемы, связанные с созданием реалистичного иммерсивного виртуального музея, наследия и туристического опыта: исчерпывающий справочник по захвату трехмерных активов», в материалах Труды 13-й Международной конференции 2017 года по Интернет-системам технологии изображения-сигнала (SITIS) , (Пискатауэй, Нью-Джерси: IEEE), 465–472.DOI: 10.1109 / SITIS.2017.82

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Феррари Ф., Паладино М. П. и Джеттен Дж. (2016). Размывание различий между человеком и машиной: антропоморфные проявления в социальных роботах как угроза человеческой самобытности. Внутр. J. Soc. Робот. 8, 287–302. DOI: 10.1007 / s12369-016-0338-y

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фиорелла, Л., Майер, Р. Э. (2016). Восемь способов способствовать генеративному обучению. Educ.Psychol. Rev. 28, 717–741. DOI: 10.1007 / s10648-015-9348-9

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фиорелла, Л., и Кульман, С. (2019). Создание рисунков способствует обучению путем обучения. J. Educ. Psychol. 112, 811–822. DOI: 10.1037 / edu0000392

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фонстад, М.А., Дитрих, Дж. Т., Курвиль, Б. К., Йенсен, Дж. Л., и Карбонно, П. Е. (2013). Топографическая структура по движению: новая разработка в фотограмметрических измерениях. Earth Surf. Процесс. Формы рельефа 38, 421–430. DOI: 10.1002 / esp.3366

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фрич Д. (2003). «3D визуализация зданий – наружное и внутреннее применение», в Photogrammetric Week ’03 , ed. Д. Гуган (Гейдельберг: Wichmann Verlag), 281–290.

Google Scholar

Фрич Д., Вагнер Дж. Ф., Саймон С., Церански Б., Никлаус М., Жан К. и др. (2018). «Гиролог – к сохранению виртуальной реальности гироскопических инструментов для исторических и дидактических исследований», на ежегодной конференции и совместных встречах Консорциума тихоокеанского соседства (Pacific Neighborhood Consortium), 2018 г. (PNC) , (Пискатауэй, Нью-Джерси: IEEE), 1–7.DOI: 10.23919 / PNC.2018.8579456

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джордж Дж. М. и Чжоу Дж. (2002). Понимание того, когда плохое настроение способствует творчеству, а хорошее – нет: роль контекста и ясность чувств. J. Appl. Psychol. 87, 687–697. DOI: 10.1037 / 0021-9010.87.4.687

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Герарди, Р., Толдо, Р., Гарро, В., и Фузиелло, А. (2012). «Автоматическая ориентация камеры и восстановление структуры с помощью саманты», в ISPRS – Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации , XXXVIII-5 / W16 , (Heipke: Международное общество фотограмметрии и дистанционного зондирования), 261 –268.DOI: 10.5194 / isprsarchives-XXXVIII-5-W16-261-2011

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гленкросс, М., Уорд, Г. Дж., Мелендес, Ф., Джей, К., Лю, Дж., И Хаббольд, Р. (2008). Подтвержденная восприятием модель поверхностной галлюцинации. ACM Trans. График. (TOG) 27, 1–8. DOI: 10.1145 / 1360612.1360658

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Goesele, M., Snavely, N., Curless, B., Hoppe, H., and Seitz, S.M (2007). «Стерео с несколькими экранами для коллекций фотографий сообщества», в Proceedings of the 2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision , (Rio de Janeiro: IEEE), 1–8.DOI: 10.1109 / ICCV.2007.4408933

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Холл Т., Ромеро Дж., Кармак А. и Кармак Дж. (1992). Wolfenstein 3D . id Software. (Шривпорт, Луизиана: Apogee Software, FormGen) Google Scholar

Харп, С. Ф., и Майер, Р. Э. (1998). Как соблазнительные детали наносят вред: теория познавательного интереса к научному обучению. J. Educ. Psychol. 90, 414–434. DOI: 10.1037 / 0022-0663.90.3.414

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хартманн, Т., Шрамм, Х., Климмт, К. (2004). Personenorientierte medienrezeption: Ein Zwei-Ebenen-modell parasozialer Interaktionen. Publizistik 49:25. DOI: 10.1007 / s11616-004-0003-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Heidig, S., и Clarebout, G. (2011). Влияют ли педагогические агенты на мотивацию и обучение студентов? Educ. Research Rev. 6, 27–54. DOI: 10.1016 / j.edurev.2010.07.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ходжес, Л.Ф., Купер, Р., Мейер, Т. К., Ротбаум, Б. О., Опдайк, Д., де Грааф, Дж. Дж. И др. (1995). Виртуальная среда для лечения боязни высоты. Компьютер 28, 27–34. DOI: 10.1109 / 2.3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хоффман, Х. Г., Гарсия-Паласиос, А., Томас, А. К., и Шмидт, А. (2001). Мониторинг виртуальной реальности: феноменальные характеристики реальных, виртуальных и ложных воспоминаний. CyberPsychol. Behav. 4, 565–572. DOI: 10.1089 / 109493101753235151

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Hoogerheide, V., Визи Дж., Лахнер А. и Ван Гог Т. (2019). Создание обучающего видео в качестве домашнего задания является одновременно эффективным и приятным занятием. ЖЖ. Instr. 64: 101226. DOI: 10.1016 / j.learninstruc.2019.101226

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Houghton, H. A., and Willows, D. M. (ред.) (1987). Психология иллюстрации. Том 2: Учебные вопросы , Vol. 2. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer-Verlag.

Google Scholar

Хауленд, М.Д., Кестер Ф. и Леви Т. Э. (2014). Фотограмметрия в полевых условиях: документирование, запись и представление археологии. Mediter. Археол. Археом. 4, 101–108.

Google Scholar

Хук, Т., и Людвигс, С. (2009). Сочетание когнитивной и эмоциональной поддержки для содействия обучению. ЖЖ. Instr. 19, 495–505. DOI: 10.1016 / j.learninstruc.2008.09.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Изен, А.М., Даубман, К.А., и Новицки, Г. П. (1987). Положительное влияние способствует творческому решению проблем. J. Pers. Soc. Psychol. 52, 1122–1131. DOI: 10.1037 / 0022-3514.52.6.1122

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кан, П., и Кауфманн, Х. (2012). «Высококачественные отражения, преломления и каустики в дополненной реальности и их вклад в визуальную согласованность», в материалах Труды Международного симпозиума IEEE 2012 года по смешанной и дополненной реальности (ISMAR) , (Атланта, Джорджия: IEEE), 99–99. 108.DOI: 10.1109 / ISMAR.2012.6402546

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кэ, Ф. (2016). Разработка и интеграция целенаправленного обучения в игру: систематический обзор. Educ. Technol. Res. Dev. 64, 219–244. DOI: 10.1007 / s11423-015-9418-1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Керстен, Т. П. (2018). «3D-модели и виртуальные туры для музейной выставки экспонатов и объектов вьетнамского культурного наследия», в Digital Heritage. Прогресс в области культурного наследия: документация, сохранение и защита , Vol.11196, ред. М. Иоаннидес, Э. Финк, Р. Брумана, П. Патиас, А. Дуламис, Дж. Мартинс и др. (Чам: Спрингер), 528–538. DOI: 10.1007 / 978-3-030-01762-0_46

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Керстен, Т. П., Мечелке, К., Мазиулл, Л. (2015). «3D-модель крепости аль-зубара в Катаре – наземное лазерное сканирование и сопоставление плотных изображений», в ISPRS – Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации, XL-5 / W4 , (Heipke: Международное общество Фотограмметрия и дистанционное зондирование. 1–8.DOI: 10.5194 / isprsarchives-XL-5-W4-1-2015

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Керстен, Т. П., Чиршвиц, Ф., и Деггим, С. (2017). «Разработка виртуального музея, включая 4-мерную презентацию истории строительства в виртуальной реальности», в ISPRS – Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации , XLII-2 / W3 , (Heipke: Международное общество Фотограмметрия и дистанционное зондирование. С. 361–367. DOI: 10.5194 / isprs-archives-XLII-2-W3-361-2017

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ким Ю. и Бейлор А. Л. (2007). Педагогические агенты как социальные модели, влияющие на отношение учащихся. Educ. Technol. 47, 23–28.

Google Scholar

Кириакаки Г., Дуламис А., Дуламис Н., Иоаннидес М., Макантасис К., Протопападакис Э. и др. (2014). 4D реконструкция материальных объектов культурного наследия по изображениям, полученным из Интернета. Внутр. J. Herit.Цифровая эра 3, 431–451. DOI: 10.1260 / 2047-4970.3.2.431

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Краус, К. (2012). Photogrammetrie, Geometrische Informationen aus Photographien und Laserscanneraufnahmen , 7th Edn, Vol. 1. Берлин: Де Грюйтер, DOI: 10.1515 / 97831109

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Краус, К. (2013). Photogrammetrie, Verfeinerte Methoden und Anwendungen , 3rd Edn, Vol. 2.Берлин: Де Грюйтер, DOI: 10.1515 / 9783110

8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Крин М., Эммелькамп П. М. Г., Олафссон Р. П. и Бимонд Р. (2004). Экспозиция виртуальной реальности при тревожных расстройствах: обзор. Clin. Psychol. Rev. 24, 259–281. DOI: 10.1016 / j.cpr.2004.04.001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кунц, Б. Р., Воутерс, Л., Смит, Д., Томпсон, В. Б., и Крим-Регер, С. Х. (2009). Еще раз о влиянии качества графики на оценку расстояния в виртуальных средах: сравнение устных отчетов и ходьбы вслепую. Atten. Восприятие. Психофизика. 71, 1284–1293. DOI: 10.3758 / APP.71.6.1284

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ланге, Э. (2001). Пределы реализма: восприятие виртуальных пейзажей. Landsc. Градостроительный план. 54, 163–182. DOI: 10.1016 / S0169-2046 (01) 00134-7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Латошик М. Э., Рот Д., Галл Д., Ахенбах Дж., Вальтемейт Т. и Ботч М. (2017). «Эффект реализма аватаров в иммерсивных социальных виртуальных реальностях», в Proceedings of the 23rd ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology , Vol.39, (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Ассоциация вычислительной техники), 1–10. DOI: 10.1145 / 3139131.3139156

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли К., Ринкон Г. А., Мейер Г., Холлерер Т. и Боуман Д. А. (2013). Влияние визуального реализма на поисковые задачи в симуляции смешанной реальности. IEEE Trans. Vis. Comput. График. 19, 547–556. DOI: 10.1109 / TVCG.2013.41

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Леопольд К. и Майер Р.Е. (2015). Эффект воображения при изучении научного текста. J. Educ. Psychol. 107, 47–63. DOI: 10.1037 / a0037142

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, Ф., Лю, К., Сун, X., Хуан, Ю., Гао, С., и Цзян, З. (2018). Изготовление точных скелетных моделей домашних животных с использованием технологии трехмерного сканирования и печати. Анат. Sci. Educ. 11, 73–80. DOI: 10.1002 / ASE.1725

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Линь, Ю.Ю., Холмквист, К., Миёси, К., и Ашида, Х. (2017). Влияние подробных иллюстраций на научное обучение: исследование с отслеживанием взгляда. Instr. Sci. 45, 557–581. DOI: 10.1007 / s11251-017-9417-1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ло, С. С., Бьюн, Дж. Х. (2009). «Превращение neverwinter night в серьезные игры», в Digital Simulations for Improvement Education: Learning T Through Artificial Teaching Environment , eds D. Gibson and Y. Baek (New York, NY: Information Science Reference), 408–426.DOI: 10.4018 / 978-1-60566-322-7.ch022

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Локка, И. Э., и Чёлтекин, А. (2016). «Моделирование навигации с помощью виртуальной трехмерной геовизуализации – акцент на факторах, связанных с памятью», в ISPRS – Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации , XLI-B2 , (Heipke: Международное общество фотограмметрии и дистанционного зондирования ), 671–673. DOI: 10.5194 / isprsarchives-XLI-B2-671-2016

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Локка, И.E., и öltekin, A. (2017). На пути к оптимизации дизайна виртуальных сред для изучения маршрутов: эмпирическая оценка влияния изменения уровней реализма на память. Внутр. J. Digit. Земля 12, 137–155. DOI: 10.1080 / 17538947.2017.1349842

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Локка, И. Э., Чёлтекин, А., Винер, Дж., Фабрикант, С. И., и Рёке, К. (2018). Виртуальные среды как устройства тренировки памяти в навигационных задачах для пожилых людей. Sci.Реп. 8: 10809. DOI: 10.1038 / s41598-018-29029-x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Макранский Г., Лиллехолт Л. (2018). Исследование моделирующего структурного уравнения эмоциональной ценности иммерсивной виртуальной реальности в образовании. Educ. Technol. Res. Dev. 66, 1141–1164. DOI: 10.1007 / s11423-018-9581-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Макранский Г., Теркилдсен Т. С., Майер Р. Э. (2019). Добавление иммерсивной виртуальной реальности к моделированию в научной лаборатории приводит к большему присутствию, но меньшему обучению. ЖЖ. Instr. 60, 225–236. DOI: 10.1016 / j.learninstruc.2017.12.007

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мания, К., Вулдридж, Д., Коксон, М., и Робинсон, А. (2006). Влияние визуальной и интерактивной верности на пространственное познание в иммерсивных виртуальных средах. IEEE Trans. Vis. Comput. График. 12, 396–404. DOI: 10.1109 / TVCG.2006.55

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Марта, А.С.Д., и Сантосо, Х.Б. (2019). Дизайн и влияние педагогического агента: систематический обзор литературы. J. Educ. Онлайн 16:15.

Google Scholar

Марцано, Р. Дж., И Кендалл, Дж. С. (2007). Новая таксономия образовательных целей. Thousand Oaks, CA: Corwin press.

Google Scholar

Майер Р. Э. (2014). «Когнитивная теория мультимедийного обучения», Кембриджский справочник по мультимедийному обучению , 2-е изд., Изд. Р. Майер (Кембридж: издательство Кембриджского университета), 43–71.DOI: 10.1017 / CBO9781139547369.005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Майер Р. Э. и Фиорелла Л. (2014). «Принципы уменьшения посторонней обработки при обучении мультимедиа: принципы согласованности, сигнализации, избыточности, пространственной и временной смежности», в The Cambridge Handbook of Multimedia Learning , 2nd Edn, ed. Р. Майер (Кембридж: издательство Кембриджского университета), 279–315. DOI: 10.1017 / CBO9781139547369.015

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мелендес, Ф., Гленкросс, М., Старк, Дж., И Уорд, Дж. Дж. (2012). «Передача альбедо и локальных изменений глубины в фототекстуры», в Труды 9-й Европейской конференции по производству визуальных медиа , (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Ассоциация вычислительной техники), 40–48. DOI: 10.1145 / 2414688.2414694

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Меррилл, М., и Твитчелл, Д. (1994). Теория учебного дизайна. Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Образовательные технологии.

Google Scholar

Мейденбауэр, А.(1867 г.). Die Photometrographie. Wochenblatt Des Architektenvereins Zu Berlin 1, 126–127.

Google Scholar

Мейер, О. А., Омдал, М. К., и Макрански, Г. (2019). Исследование эффекта предварительного обучения при обучении с помощью иммерсивной виртуальной реальности и видео: эксперимент со СМИ и методами. Comput. Educ. 140: 103603. DOI: 10.1016 / j.compedu.2019.103603

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Могали, С. Р., Йонг, В. Ю., Tan, H.K.J., Tan, G.J. S., Abrahams, P.H., Zary, N., et al. (2018). Оценка студентами-медиками образовательной ценности многоматериальных и разноцветных трехмерных печатных моделей верхней конечности для анатомического образования. Анат. Sci. Educ. 11, 54–64. DOI: 10.1002 / ase.1703

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Морено Р. и Майер Р. Э. (2000). Вовлечение учащихся в активное обучение: аргументы в пользу персонализированных мультимедийных сообщений. J. Educ. Psychol. 92, 724–733. DOI: 10.1037 / 0022-0663.92.4.724

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мори М., МакДорман К. Ф. и Кагеки Н. (2012). Жуткая долина [с поля]. Робот IEEE. Автомат. Mag. 19, 98–100. DOI: 10.1109 / mra.2012.2192811

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Муркусси, Н., Ривера, Ф. М., Трошянко, Т., Диксон, Т., Хоукс, Р., и Мания, К. (2010). Количественная оценка точности моделирования виртуальной среды с использованием предположений схемы памяти. ACM Trans. Прил. Восприятие. 8, 1–21. DOI: 10.1145 / 1857893.1857895

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Надлер Р. Т., Раби Р. и Минда Дж. П. (2010). Лучшее настроение и лучшая работоспособность. изучение категорий, описанных в правилах, усиливается позитивным настроением. Psychol. Sci. 21, 1770–1776. DOI: 10.1177 / 0956797610387441

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Небель, С. (2017). Исследование механизмов конкуренции в образовательных видеоиграх – Die Mechanismen des Wettbewerbs in digitalen Lernspielen. Докторская диссертация, Технический университет Хемница, Хемниц.

Google Scholar

Небель С., Шнайдер С. и Рей Г. Д. (2016). Обучение горному делу и создание научных экспериментов: обзор литературы по использованию майнкрафта в образовании и исследованиях. J. Educ. Technol. Soc. 19, 355–366.

Google Scholar

Nguyen, U., Rottensteiner, F., and Heipke, C. (2019). «Слежение за пешеходами с уверенностью при помощи стереокамеры», в ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Space Information Sciences , IV-2 / W5, (Heipke: International Society for Photogrammetry and Remote Sensing), 53–60.DOI: 10.5194 / isprs-annals-IV-2-W5-53-2019

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Николсон, Д. Т., Мел, К., Фаннелл, В. Р. Дж., И Дэниел, С. Дж. (2006). Может ли виртуальная реальность улучшить анатомическое образование? Рандомизированное контролируемое исследование трехмерной анатомической модели уха, созданной на компьютере. Med. Educ. 40, 1081–1087. DOI: 10.1111 / j.1365-2929.2006.02611.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Николае, К., Ночерино, Э., Менна, Ф., и Ремондино, Ф. (2014). «Фотограмметрия применима к проблемным артефактам», в ISPRS – Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации , XL – 5 , (Heipke: Международное общество фотограмметрии и дистанционного зондирования), 451–456. DOI: 10.5194 / isprsarchives-XL-5-451-2014

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Норман Дж. Ф., Тодд Дж. Т. и Орбан Г. А. (2004). Восприятие трехмерной формы от зеркальных бликов, деформаций затенения и других типов визуальной информации. Psychol. Sci. 15, 565–570. DOI: 10.1111 / j.0956-7976.2004.00720.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Орр, Т. Дж., Белланка, Дж. Л., Навойски, Дж., Макдональд, Б., Хелфрич, В., и Демич, Б. (2020). «Разработка визуальных элементов для точного моделирования», в Advances in Human Factors and Simulation , Vol. 958, изд. Д. Н. Кассенти (Cham: Springer), 287–299. DOI: 10.1007 / 978-3-030-20148-7_26

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Паес, Д., и Иризарри, Дж. (2019). Актуальность визуальных подсказок в иммерсивной среде: имеет ли значение изобразительный реализм? Comput. Civil Eng. 2019, 25–31. DOI: 10.1061 / 9780784482421.004

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пекрун Р., Эллиот А. Дж. И Майер М. А. (2009). Цели достижения и эмоции достижения: проверка модели их совместной связи с успеваемостью. J. Educ. Psychol. 101, 115–135. DOI: 10.1037 / a0013383

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пекрун, Р., Гетц, Т., Титц, В., и Перри, Р. П. (2002). Академические эмоции в саморегулируемом обучении и достижениях студентов: программа качественного и количественного исследования. Educ. Psychol. 37, 91–105. DOI: 10.1207 / S15326985EP3702_4

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пласс, Дж. Л., Хейдиг, С., Хейворд, Э. О., Гомер, Б. Д., и Ум Э. (2014). Эмоциональный дизайн в мультимедийном обучении: влияние формы и цвета на аффект и обучение. ЖЖ. Instr. 29, 128–140.DOI: 10.1016 / j.learninstruc.2013.02.006

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пласс, Дж. Л., и Калюга, С. (2019). Четыре способа рассмотрения эмоций в теории когнитивной нагрузки. Educ. Psychol. Ред. 31, 339–359. DOI: 10.1007 / s10648-019-09473-5

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пласс, Дж. Л., и Каплан, У. (2015). «Эмоциональный дизайн в цифровых медиа для обучения», в Emotions, Technology, Design, and Learning , под ред.Ю. Теттегах и М. Гартмайер (Сан-Диего: Academic Press), 131–161. DOI: 10.1016 / b978-0-12-801856-9.00007-4

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Poeschl, S. (2017). Тренинг по виртуальной реальности для публичных выступлений – проверка концепции QUEST-VR. Фронт. ICT 4:13. DOI: 10.3389 / fict.2017.00013

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Радемахер, П., Лендьель, Дж., Катрелл, Э. и Уиттед, Т. (2001). «Измерение восприятия визуального реализма в изображениях», в Rendering Techniques 2001 , ред.Дж. Гортлер и К. Мышковски (Берлин: Springer Science and Business Media), 235–247. DOI: 10.1007 / 978-3-7091-6242-2_22

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ривз Б. и Насс К. (1996). Уравнение СМИ. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

Google Scholar

Рехани Н., Барси А. и Ловас Т. (2017). «Захват мелких деталей с использованием недорогих датчиков – сравнительное исследование», в ISPRS – Международные архивы фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации, том XLII-2 / W8 , (Heipke: Международное общество фотограмметрии и дистанционного зондирования ), 213–220.DOI: 10.5194 / isprs-archives-XLII-2-W8-213-2017

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ройльке, Р., Деринг, Т. (2006). «Computer Vision im Kontext von Photographie und Photogrammetrie», в Informatik , ред. W. Reisig и J.-C. Фрейтаг (Берлин: Springer), 315–328. DOI: 10.1007 / 3-540-32743-6_13

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рей, Г. Д. (2012). Обзор исследований и метаанализ эффекта соблазнительных деталей. Educ.Res. Ред. 7, 216–237. DOI: 10.1016 / j.edurev.2012.05.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рихтер, Дж., Шайтер, К., Эйтель, А. (2016). Сигнальные отношения текст-изображение в мультимедийном обучении: всесторонний метаанализ. Educ. Res. Rev. 17, 19–36. DOI: 10.1016 / j.edurev.2015.12.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рашмайер, Х. Э., Роговиц, Б. Э., и Пятко, К. (2000). «Проблемы восприятия при замене текстуры на геометрию», в Proceedings of the Human Vision and Electronic Imaging V , ред.Э. Роговиц и Т. Н. Паппас (Сан-Хосе, Калифорния: SPEI), DOI: 10,1117 / 12,387174

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шайтер, К., Герьетс, П., Хук, Т., Имхоф, Б., и Каммерер, Ю. (2009). Эффекты реализма в обучении с динамическими визуализациями. ЖЖ. Instr. 19, 481–494. DOI: 10.1016 / j.learninstruc.2008.08.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шнайдер, С., Биге, М., Небель, С., и Рей, Г. Д. (2018a). Метаанализ того, как передача сигналов влияет на обучение с помощью медиа. Educ. Res. Rev. 23, 1–24. DOI: 10.1016 / j.edurev.2017.11.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шнайдер, С., Дирна, Дж., Мейер, Л., Бедж, М., и Рей, Г. Д. (2018b). Как эмоциональный заряд и связность текста и изображения смягчают влияние декоративных картинок на мультимедийное обучение. J. Educ. Psychol. 110, 233–249. DOI: 10.1037 / edu0000209

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шнайдер С., Небель С. и Рей Г.Д. (2016). Декоративные картинки и эмоциональный дизайн в мультимедийном обучении. ЖЖ. Instr. 44, 65–73. DOI: 10.1016 / j.learninstruc.2016.03.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шредер, Н. Л., Адезоп, О. О., и Гилберт, Р. Б. (2013). Насколько эффективны педагогические агенты для обучения? Метааналитический обзор. J. Educ. Comput. Res. 49, 1–39. DOI: 10.2190 / EC.49.1.a

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шредер, Н.Л., Тракслер А. Л. (2017). Гуманизирующие обучающие видео по физике: когда меньше значит больше. J. Sci. Educ. Technol. 26, 269–278. DOI: 10.1007 / s10956-016-9677-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Скулмовски А., Рей Г. Д. (2018). Реалистичные детали в визуализациях требуют цветовых оттенков, чтобы способствовать их сохранению. Comput. Educ. 122, 23–31. DOI: 10.1016 / j.compedu.2018.03.012

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Скулмовски, А., и Рей, Г. Д. (2020). Парадокс реализма: реализм может действовать как форма сигнализации, несмотря на то, что он связан с когнитивной нагрузкой. Hum. Behav. Emerg. Technol. doi: 10.1002 / hbe2.190 [Epub перед печатью].

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Слейтер М., Ханна П., Мортенсен Дж. И Ю. И. (2009). Визуальный реализм усиливает реалистичность отклика в иммерсивной виртуальной среде. IEEE Comput. График. Прил. 29, 76–84. DOI: 10.1109 / MCG.2009.55

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Слейтер, М., Линакис В., Усох М. и Купер Р. (1996). «Погружение, присутствие и производительность в виртуальных средах: эксперимент с трехмерными шахматами», в Proceedings of the ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology , (Hong Kong: Association for Computing Machinery), 163–172.

Google Scholar

Смоллмен, Х. С., и Сент-Джон, М. (2005). Наивный реализм: неуместная вера в реалистичность изображения. Ergon. Дизайн Q. Hum. Факт. Прил. 13, 6–13.DOI: 10.1177 / 106480460501300303

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Стулл А. Т., Хегарти М. и Майер Р. Э. (2009). Освоение анатомии с помощью интерактивной трехмерной графики. J. Educ. Psychol. 101, 803–816. DOI: 10.1037 / a0016849

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Стулл А. Т. и Майер Р. Э. (2007). Обучение через действие и обучение через просмотр: три экспериментальных сравнения графических органайзеров, созданных учащимися, и предоставленных автором. J. Educ. Psychol. 99, 808–820. DOI: 10.1037 / 0022-0663.99.4.808

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сугано Н., Като Х. и Тачибана К. (2003). «Эффекты теневого представления виртуальных объектов в дополненной реальности», в The Second IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality, 2003. Proceedings , (New York, NY: Association for Computing Machinery), 76–83. DOI: 10.1109 / ISMAR.2003.1240690

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Свеллер, Дж., Merriënboer, J. J. G. V., and Paas, F. G. W. C. (1998). Когнитивная архитектура и учебный дизайн. Educ. Psychol. Rev. 10, 251–296. DOI: 10.1023 / A: 1022193728205

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Свеллер, Дж., Ван Мерриенбор, Дж. Дж. Г. и Паас, Ф. (2019). Когнитивная архитектура и учебный дизайн: 20 лет спустя. Educ. Psychol. Ред. . 31, 261–292. DOI: 10.1007 / s10648-019-09465-5

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тольдо, Р.(2013). На пути к автоматическому получению высокоуровневых 3D-моделей из изображений. Верона: Universit‘a degli Studi di Verona.

Google Scholar

Трактинский, Н., Кац, А.С., Икар, Д. (2000). То, что красиво, можно использовать. Взаимодействовать. Comput. 13, 127–145. DOI: 10.1016 / S0953-5438 (00) 00031-X

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Туччи, Дж., Чини, Д., и Нобиле, А. (2012). «Эффективная трехмерная оцифровка археологических артефактов для интерактивного виртуального музея», в ISPRS – Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации , XXXVIII-5 / W16 , (Heipke: Международное общество фотограмметрии и дистанционного зондирования) , 413–420.DOI: 10.5194 / isprsarchives-XXXVIII-5-W16-413-2011

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Туттас, С., Браун, А., Борман, А., Стилла, У. (2014). «Konzept zur automatischen Baufortschrittskontrolle durch Integration eines Building Information Models und photogrammetrisch erzeugten Punktwolken», in Proceedings GPF Tagungsband 23/2014 (Гамбург: DGfK, DGPF, GfGI и GiN).

Google Scholar

Ум, Э. Р., Пласс, Дж. Л., Хейворд, Э. О., и Гомер, Б.Д. (2012). Эмоциональный дизайн в мультимедийном обучении. J. Educ. Psychol. 104, 485–498.

Google Scholar

ван Гисберген, М., Ковач, М., Кампос, Ф., ван дер Хефт, М., и Вугтс, В. (2019). «Чего мы не знаем. Влияние реализма в виртуальной реальности на опыт и поведение », в Дополненная реальность и виртуальная реальность , ред. М. К. Том Дик и Т. Юнг (Cham: Springer), 45–57. DOI: 10.1007 / 978-3-030-06246-0_4

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван Гог, Т.(2014). «Принцип сигнализации (или подсказки) в мультимедийном обучении», Кембриджский справочник по мультимедийному обучению , 2-е изд., Изд. Р. Майер (Кембридж: издательство Кембриджского университета), 263–278. DOI: 10.1017 / CBO9781139547369.014

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вангорп П., Лаурийссен Дж. И Дутре П. (2007). Влияние формы на восприятие отражательной способности материала. ACM Trans. Графика 26:77. DOI: 10.1145 / 1239451.1239528

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Велецианос, Г., и Рассел, Г.С. (2014). «Педагогические агенты», в справочнике по исследованиям в области образовательных коммуникаций и технологий , ред. Дж. М. Спектор, М. Д. Меррилл, Дж. Элен и М. Дж. Бишоп (Берлин: Springer Science and Business Media), 759–769. DOI: 10.1007 / 978-1-4614-3185-5_61

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Винсент, М. Л., Гутьеррес, М. Ф., Кугенур, К., Мануэль, В., Бендичо, Л.-М., Ремондино, Ф., и др. (2015). «Краудсорсинг трехмерных цифровых реконструкций утраченного культурного наследия», Proceedings of the 2015 Digital Heritage , (Granada: IEEE), 171–172.DOI: 10.1109 / DigitalHeritage.2015.7413863

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уоллер Д., Хант Э. и Кнапп Д. (1998). Передача пространственных знаний в виртуальной среде обучения. Presence Teleoperat. Виртуальная среда. 7, 129–143. DOI: 10.1162 / 105474698565631

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Waltemate, T., Gall, D., Roth, D., Botsch, M., and Latoschik, M. E. (2018). Влияние персонализации и погружения аватара на владение виртуальным телом, присутствие и эмоциональную реакцию. IEEE Trans. Vis. Comput. График. 24, 1643–1652. DOI: 10.1109 / TVCG.2018.2794629

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уолтер Дж., Эдвардс Дж., Макдональд Г. и Кучел Х. (2018). Фотограмметрия для оценки биомассы и индекса урожая пшеницы. Field Crops Res. 216, 165–174. DOI: 10.1016 / j.fcr.2017.11.024

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уолтон, К. Л. (1984). Прозрачные картинки: о природе фотореализма. Крит. Запрос 11, 246–277. DOI: 10.1086 / 448287

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван Дж., Антоненко П. Д. (2017). Присутствие инструктора в обучающем видео: влияние на визуальное внимание, запоминание и воспринимаемое обучение. Comput. Гм. Behav. 71, 79–89. DOI: 10.1016 / j.chb.2017.01.049

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wang, T., Shi, Q., Nikkhoo, M., Wei, S., Barbot, S., Dreger, D., et al. (2018). Подъем, обрушение и уплотнение горы.Мантап от северокорейского ядерного испытания 3 сентября 2017 года. Наука 361, 166–170. DOI: 10.1126 / science.aar7230

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вилкенинг, Дж., И Фабрикант, С. И. (2011). «Как время принятия решения и реализм влияют на принятие решений на основе карты?» В Теория пространственной информации , Vol. 6899, ред. М. Эгенхофер, Н. Джудис, Р. Морац и М. Уорбойс (Берлин: Springer Science and Business Media), 1–19. DOI: 10.1007 / 978-3-642-23196-4_1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уильямс-Пирс, К.СМ. (2016). Умножение дробей и «Маленькая большая планета 2»: игра, чтобы учиться. Анн-Арбор, Мичиган: ProQuest LLC.

Google Scholar

Вольфсон, С., и Кейс, Г. (2000). Влияние звука и цвета на реакцию на компьютерную игру. Взаимодействовать. Comput. 13, 183–192. DOI: 10.1016 / S0953-5438 (00) 00037-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Полынь, Дж. Б., Сигел, Э. Х., Копек, Дж., Куигли, К. С., и Барретт, Л. Ф. (2019). Вы – то, что я чувствую: проверка гипотезы аффективного реализма. Эмоция 19, 788–798. DOI: 10.1037 / emo0000484

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Воутерс П., ван Нимвеген К., ван Остендорп Х. и ван дер Спек Э. Д. (2013). Мета-анализ когнитивных и мотивационных эффектов серьезных игр. J. Educ. Psychol. 105, 249–265. DOI: 10.1037 / a0031311

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ю. И., Мортенсен, Дж., Ханна, П., Спанланг, Б., и Слейтер, М. (2012).Визуальный реализм усиливает реалистичность отклика в иммерсивной виртуальной среде – часть 2. IEEE Comput. График. Прил. 32, 36–45. DOI: 10.1109 / MCG.2012.121

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Заалберг, Р., Мидден, К. (2010). «Усиление реакции человека на риски изменения климата посредством моделирования событий наводнения», in Persuasive Technology , Vol.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.