Questa pagina è dedicata a fornire delle linee guida su come utilizzare efficacemente la tecnologia SfM (Structure from Motion), i dispositivi LiDAR di iPad / iPhone e i Neural Radiance Fields (NeRF) per creare modelli 3D di patrimonio architettonico del Borgo. Queste tecnologie forniscono metodi agili e convenienti per digitalizzare edifici storici e altre strutture architettoniche. A seconda dell'obiettivo del rilievo sarà utile/necessaria l'integrazione con altre metodologie, ad esempio per il controllo metrico.
Le seguenti linee guida forniscono un’indicazione sulle buone pratiche da adottare durante il processo, dall'acquisizione delle immagini e dei dati LiDAR fino alla creazione del modello 3D finale.
SfM
La Structure from Motion (SfM) è una tecnica che consente di creare modelli 3D da sequenze di immagini o video. Attraverso due fasi, structure estimation e motion estimation, SfM identifica punti chiave nelle immagini e calcola la posizione e l'orientamento della fotocamera, permettendo una vasta gamma di applicazioni, inclusa la modellazione 3D di edifici o terreni utilizzando anche immagini da smartphone.
Questa pagina contiene una guida passo passo per utilizzare la tecnologia SfM per creare modelli 3D. Ti aiuterà a capire come preparare il tuo progetto, come catturare le immagini necessarie, come elaborare le immagini per creare un modello 3D e come esportare il tuo modello per l'utilizzo finale.
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Esempio di Modelli realizzati con SfM
| Nome | Anteprima acquisizione | Data di creazione | Ambito | Oggetto dell'acquisizione | Strumento di acquisizione | Software di elaborazione | Risoluzione camera (Mpx) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Modello da SfM Drone Borgo | 2023/06/05 | Urbano | Borgo | DJI MINI 3 PRO | Metashape PRO | 12 | |
| … risultati successivi | |||||||
LiDAR
NeRF
La creazione di modelli NeRF (Neural Radiance Fields) di architettura utilizzando sistemi come Luma AI o NeRF Studio segue un processo diverso rispetto alla fotogrammetria basata sulla Structure from Motion (SfM). I NeRF sono costruiti attraverso una rete neurale profonda che apprende una rappresentazione 3D di una scena a partire da un insieme di immagini 2D. Questi modelli non sono progettati per fornire misurazioni accurate, ma piuttosto per creare visualizzazioni 3D realistiche.
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Caricamento dei modelli su Borgoaperto
Per istruzioni su come caricare i dati visita: