一文读懂如何选择视频孪生三维建模方式及建模精度等级

导言/INTRODUCTION

三维模型是视频孪生应用的基础,建模方式与模型精度将直接影响到最终孪生场景的呈现和应用效果。各种建模方式和模型精度在成本、场景还原真实度、实施周期方面都有自己的特点,因而有着各自的优劣势和适用场景,同一场景可能需要结合多种建模方式和模型精度。

应该如何选择合适的建模方式和模型精度呢?

一、五种常见的建模方式

1、数据生成

用专业工具快速生成超大规模非实景场景,如城市,大规模建筑群的建模

2、人工建模

通过人工的方式进行三维建模和模型细化,如园区场景、室内外场景的建模

3、倾斜摄影(航拍建模)

使用无人机等航拍手段进行城市级的三维模型建设,如室外建筑、地理环境等的建模

4、激光点云

基于激光扫描获得的物体三维坐标数据进行建模,如室内外设施、设备的建模

5、BIM建模

利用BIM技术构建所需场景的三维模型,模型包含场景内各要素详细信息,如建筑施工场景的建模

二、七个等级,准确还原所需场景

围绕视频孪生的应用场景,智汇云舟依据《城市信息模型(CIM)基础平台技术导则》(修订版)与《建筑工程设计信息模型制图标准[附条文说明]》JGJ/T 448-2018中的相关内容,将模型精度划分为L1~L7七个等级,级别越高,精度越高。

L1地表模型

L1级别是纯地形,无三维建筑模型。地表模型通过地图数据直接生成,用于超大规模非实景场景建设,能为各类应用提供宏观的地理信息。

适用场景:城市群、大型区域(包含城市、乡镇、河流、山区等)地形地貌的还原

场景效果:

00:05

L2框架模型

L2级别的模型表面有随机纹理。基于建筑数据,利用专业的建模工具对建筑物进行还原,常用于构建重点建筑的外部环境,或市、区级大范围场景。

建模方式:人工建模

模型凹凸结构精度:1-10m

适用场景:

(1)城市级、区级范围的建筑快速还原,如城市建筑群、交通路网、水域等较大场景

(2)重点区域外围的建筑环境

场景效果:

00:05

L3标准模型

L3级别的模型表面具有简单的真实纹理。从这一级别开始,三维模型开始逐步接近现实。L3级别主要对建筑物和其内部的墙体结构进行还原,门窗、墙面等同类型的模型采用统一的纹理贴图,特征明显,辨识度高。

建模方式:人工建模、倾斜摄影、BIM等

模型凹凸结构精度:0.5m

适用场景:

(1)城市、乡镇、河道等重点区域场景建设

(2)建筑内部基本墙体结构展示

场景效果:

00:05

L4精细模型

L4级别的模型表面纹理更加真实。不仅模型贴图材质与建筑物实际纹理具有显著对应关系,模型细节上还增加了室内外的设施设备、分区标识等,场景精度和细节整体提升。

建模方式:人工建模、倾斜摄影、BIM、激光点云等

模型凹凸结构精度:0.2m

适用场景:

(1)城市、乡镇、河道、管线管廊等重点区域的建设

(2)建筑内部分区空间墙体及重点设施(包括消防设施、监控设备、分区标识等)建设

场景效果:

00:05

L5高精细模型

L5级别则提供比L4更为逼真的纹理效果。对部分在L4场景中采用贴图展示的细节进一步建模,模型结构变化尺寸可达到0.05m的精细程度,场景内容更加丰富,模型还原更加准确。

建模方式:人工建模、倾斜摄影、BIM、激光点云等

模型凹凸结构精度:0.05m

适用场景:

(1)建筑外观结构细化、管线管廊、重点区域中主要设备设施等的建设

(2)建筑内部分区空间墙体及重点设施(包括消防设施、监控设备、分区标识、宣传标识、基础办公设施等)建设

场景效果:

00:07

L6构件模型

L6更侧重对设施设备外部构件的拆解还原,适用于需要对重点设备进行精细化管理的场景。模型纹理与实物完全一致,模型结构变化尺寸更是达到0.02m的精度,能实现高仿真效果,完美还原所需场景。

建模方式:人工建模、BIM、激光点云等

模型凹凸结构精度:0.02m

适用场景:

(1)场景重点设备设施、管线管廊的主要构件的管理

(2)建筑内部重点设施(包括消防设施、监控设备、机电设备设施、主要办公设施等)建设

场景效果:

00:05

L7零件模型

L7级别是当前智汇云舟视频孪生模型精度的最高级别,能进一步展示设施设备的内外部零件,如螺丝和接缝等。可以表现最小尺寸为0.01m的凹凸变化,为高精度设备管理、产品展示和制造加工提供了精确的三维数据和视图。

建模方式:BIM、激光点云等

模型凹凸结构精度:0.01m

适用场景:高精度设备的精细零件管理

场景效果:

00:05

据智汇云舟过往的项目经验,用户最常使用以L3、L4为主,搭配不同级别模型精度的方式构建视频孪生模型。

具体选择哪种建模方式和模型精度,还需要结合场景、需求、现有资源及预算等综合考量,以达到最优效果,实现后续视频融合及应用的完美落地。

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