智能建筑：数字孪生重构最古老的行业( 四 )

近距离摄影测量可提供高度精确的站点模型，但空间分辨率较低，仅包含大约数百个分散点。
23D重建：运动结构
运动结构（SfM）一开始只是摄影测量学的一个子领域。它对管线的各个部分都使用相同的算法：特征/目标跟踪，三角剖分，相机姿态估计和束调整。
现在， SfM和摄影测量法一起用于创建更密集的3D表示，与单独使用其他方法相比，使用SfM和摄影测量法能够获得更准确的数据。
3对象检测与识别
对象检测与识别是建筑工地机器人应用的基石，因为机器人需要知道障碍物的位置以进行导航和路径规划。此外，这对于操控机器人的工人也很重要：他们也需获得要提起或移动物体的精确位置。
在数字孪生模型中，建筑公司可以使用对象检测与识别方法，来创建更好的危险空间模型，在现场监控复杂的机械。
4本地化
同时定位和地图绘制（SLAM）是机器人技术的一个重要领域。它涉及到构建或更新未知环境地图，同时跟踪相关人员在其中位置的计算问题。
如果人员在移动的话，通常会涉及到一系列传感器的组合，例如摄像机、雷达、LIDAR和惯性测量单元（IMU）。相关人员可以指机器人、起重机或工人在建筑工地上佩戴的头戴式显示器。
借助各种图像，我们可以实现在坐标空间中定位对象。
5对象追踪
对象追踪指的是：在每个时间识别对象的位置、速度和动态。在机器人技术中通常将其用于实时预测控制任务，也可用于预测建筑工人和设备在施工现场的位置。
对象追踪还被用于基于视频路径规划的相关任务，可以帮助躲避障碍。
现在，街头监控摄像机拍摄的物体识别和跟踪已经得到了广泛应用。
对象追踪的另一种用途是识别人机交互中的手势，利用该手势可以自动识别建筑工地上工人的手势。
结论
本文研究了数字孪生如何通过先进的数据捕获技术（仅使用摄像头以及具有密集3D模型和结构重建的智能后处理），来构建施工现场的虚拟表示。
将数字孪生概念与建筑工地上的可穿戴和移动设备配合使用，可以帮助我们更好地实现在建项目的即时表示。可将最新的信息反馈到现场，以减少错误和返工的次数。
通过对人员和设备的持续定位和跟踪，可以完全监控时间利用率，并实现资源的动态分配，从而减少等待空闲机器的时间，或低效使用昂贵设备的时间。
此外，实时监控还可以将危险情况的安全警报直接发送至工人的手机或耳机，从而提高建筑工地的安全性。在紧急情况下，明确施工现场都有哪些人员及其位置也至关重要。
随着人工智能、深度学习和更强大GPU相关的技术，从硬件到软件的全面集成和创新解决方案，数字孪生将大幅度提高施工现场的效率和安全性。
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