Unterstützte Formate

Beim Hochladen von Punktwolkendaten in Prevu3D ist es wichtig, die verschiedenen Arten von Dateien und Metadaten zu verstehen, die bereitgestellt werden können. Prevu3D unterstützt eine breite Palette von Formaten, die von terrestrischen Laserscannern, SLAM-Systemen und anderen Lidar-Geräten erzeugt werden.

Obwohl Prevu3D Punktwolkendaten direkt visualisieren kann, erfordern bestimmte Funktionen wie Shading, Slicing und Meshing zusätzliche Informationen, wie Normalen oder Scanpositionen. Die Bereitstellung eines vollständigen, gut strukturierten Datensatzes gewährleistet die besten visuellen und verarbeitungsbedingten Ergebnisse.

Verständnis von Punktwolkentypen

Punktwolken gibt es in vielen Formen, und nicht alle enthalten die Informationen, die für fortgeschrittene Verarbeitung erforderlich sind. Vor dem Hochladen solltest du mit der grundlegenden Terminologie vertraut sein, die in 3D-Scan-Workflows verwendet werden.
Siehe den Data collection- Artikel für eine umfassende Einleitung.

Was wir brauchen, um ein Mesh zu erstellen

Um ein hochwertiges Mesh aus Ihrer Punktwolke zu erzeugen, benötigt Prevu3D die Fähigkeit, die Normale (Oberflächenrichtung) für jeden Punkt zu bestimmen. Dies kann stammen von:

Vorhandene Normalen, die in der Datei gespeichert sind
Strukturierte Scandaten, die die Positionen der Scanner erhalten
Eine Trajektoriedatei für SLAM-Geräte

Optional, aber empfohlen: Bilder

Wenn Bilder verfügbar sind, verwendet Prevu3D die Originalfotos, um hochwertige Texturen zu erzeugen und Funktionen wie die Photosphärennavigation zu ermöglichen. Bildbasierte Texturierung liefert schärfere, detailliertere visuelle Ergebnisse.

Wenn keine Bilder bereitgestellt werden, erzeugt Prevu3D die Textur mit den RGB-Werten, die in der Punktwolke gespeichert sind. Dies erzeugt eine korrekte, aber weniger detaillierte und etwas verschwommenere Textur im Vergleich zu einer aus Originalfotos generierten Textur.

Wichtig:
Auch ohne Bilder bleibt die Geometriequalität des resultierenden Meshs gleich. Der Unterschied betrifft nur das visuelle Erscheinungsbild, nicht die zugrundeliegende 3D-Genauigkeit.

Terrestrische Laserscanning-Daten

Prevu3D unterstützt das Meshing von hochauflösenden terrestrischen Scannern mit dem herstellerneutralen Dateiformat E57.

Das Dateiformat E57 ist ein kompaktes, herstellerneutrales Format zur Speicherung von Punktwolken, Bildern und Metadaten, die von den Laserscannern erzeugt werden. Das unterstützte E57 ist entweder eine strukturierte (inklusive Einrichtungsstandorte) Punktwolke mit Farbbildern oder eine einheitliche (zusammengeführte) Punktwolke mit Farbbildern und Normalinformationen

Mit üblichen terrestrischen Datensätzen berechnen wir Normalen anhand der Position der Station (daher die Notwendigkeit, terrestrische Datensätze zu strukturieren)

Empfohlener Exportansatz: Eine E57 pro Station

Während einige Scanner erlauben, eine einzelne, zusammengeführte E57-Datei zu exportieren, die alle Stationen enthält, empfehlen wir dringend, pro Station eine E57-Datei statt einer großen Datei zu exportieren.

Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile:

Einfachere Fehlersuche: Wenn sich herausstellt, dass eine Station beschädigt, laut oder falsch ausgerichtet ist, musst du nur diese einzelne Datei neu exportieren oder hochladen, anstatt den gesamten Datensatz neu zu generieren.
Effizientere Verarbeitung: Die Verarbeitung mehrerer kleinerer E57s ist oft schneller als die Verarbeitung einer sehr großen Datei.
Vorhersehbarere Uploads: Kleinere Dateien verringern das Risiko von Upload-Unterbrechungen oder Auszeiten.

Beide Ansätze werden unterstützt, aber der Export eines E57 pro Station bietet die größte Flexibilität und ist die bevorzugte Methode für das Management langfristiger Datensätze.

SLAM-Scandaten

Prevu3D unterstützt das Meshing von SLAM-Scannern.

Bei SLAM-Datensätzen gibt es mehrere Fälle:

Die Punktwolke enthält bereits für jeden Punkt eine Normale, sodass wir keine zusätzlichen Informationen berechnen müssen.
Andere Geräte erzeugen sowohl eine Punktwolke als auch eine Flugbahn. Wenn das Format korrekt ist, können wir die Trajektorie verwenden, um für jeden Punkt einen Normalen zu berechnen.

Da es noch keinen offiziellen Standard für SLAM-Daten gibt, verfolgen wir einen gerätebasierten Upload-Ansatz. Es wird dich nach den erforderlichen Dateien fragen.

Pointcloud (typischerweise e57 oder LAS/LAZ)
Flugbahn (falls deine Punktwolke keine normale Werte enthält)
Bild (kann in e57 eingebettet oder extern sein)
Bildposition (kann in e57 eingebettet oder extern eingebettet werden)

Strukturiert vs. Unstrukturiert vs. Unified Pointcloud

Es kann etwas knifflig sein, den Unterschied zwischen strukturierter, unstrukturierter und einheitlicher Pointcloud-Terminologie zu unterscheiden. Wir haben einen interessanten Artikel, der die Unterschiede zwischen ihnen beschreibt.
https://www.prevu3d.com/news/differences-between-structured-unified-and-unstructured-scan-data/