Платформа 3Д NeRF

Решенческая гипотеза проекта:

Формирование трехмерных моделей с использованием нейросетевого алгоритма (NERF) при помощи полученных фотографий со смартфона позволит выявлять отклонения при план-фактном анализе объектов капитального строительства.

Метрики успеха проекта:

· Подобрать список алгоритмов и адаптаций NERF для тестирования, развернуть и протестировать работу подобранных алгоритмов.

· Провести анализ решений по части технической реализации и существующих ограничений для использования в периметре компании.

· Обеспечить экспорт полученной в ходе реализации алгоритма 3D модели в виде файла в стандартном формате.

· Провести сравнительный анализ получившейся 3D модели с имеющиеся проектной моделью.

· Составить методику по созданию фотографий для последующей работы с алгоритмом.

Результаты проекта:

· Получены 3Д модели по фотографиям с обычного смартфона без дополнительных датчиков менее, чем за 1 час;

· Полученные 3Д модели можно успешно экспортировать в формате mesh и point cloud;

· Разработаны варианты интеграции технологии в другие промышленные решения ГК;

· Получены высокие оценки применимости метода от экспертов в сфере Капитального Строительства.

Эффекты при внедрении решения в бизнес-процессы Компании:

• Сокращение времени до 20% и стоимости работ до 25% на создание трехмерной модели существующего объекта для строительного контроля.

• Сокращение сроков работ строительного контроля до 20.

• Создание промышленного Метаверса, включающего в себя нейросетевые технологии обработки больших данных, создание цифровых двойников, интеграцию с виртуальной и дополненной реальностью.

Проблема:

• Текущие современные методы для целей строительного контроля дорогие и требуют значительных стартовых капиталов для тиражирования;

• Длительный процесс строительного контроля классическими методами;

• Длительность процесса строительного контроля современными методами от съемки до обработки полученных данных занимает до 3 рабочих дней;

• Для использования современного оборудования, пользователям необходимо проходить обучение для повышения квалификации.

Действия в ходе реализации проекта:

• Подобран список алгоритмов и адаптаций NERF для тестирования, развернуты интерфейсы и протестирована работа подобранных алгоритмов.

• Проведен анализ решений по части технической реализации и существующих ограничений для использования в периметре компании.

• Обеспечение экспорта полученной в ходе реализации алгоритма 3D модели в виде файла в стандартном формате.

• Проведение сравнительного анализа получившейся 3D модели с имеющиеся проектной моделью.

• Составление методики по созданию датасета изображений для последующей работы с алгоритмом в формате платформы.

В рамках развития технологии планируется интеграция алгоритма в ряд уже имеющихся решений, базирующихся на сборе 2Д изображений и хранении и создании 3Д моделей, в т.ч. глобальный промышленный Метаверс.