Využití videa při fotogrammetrické dokumentaci objektů a artefaktů

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá zhodnocením videogrammetrie jako hlavního způsobu tvorby fotogrammetrické dokumentace pro blízkou pozemní fotogrammetri stavebního objektu malého rozsahu. Videogrammetrií je myšlen způsob získávání 3D dat, kde vstupní 2D informace pocházejí z videozáznamů, z nichž jsou následně extrahovány jednotlivé snímky pro další fotogrammetrické zpracování. Obsahem práce je seznámení se s problematikou videogrammetrie a popsání procesů vedoucích k vytvoření mračna bodů. V praktické části je detailně popsán proces tvorby mračna bodů na testovacím objektu pomocí videogrammetrie, fotogrammetrie a 3D skenování za použití programů: BLK Data manager, Leica Cyclone REGISTER 360, ffmpeg, Python a Agisoft Metashape. Mračna bodů jsou následně porovnávány v programu CloudCompare. Cílem práce je posoudit hypotézu znějící tak, že videogrammetrie nedosahuje stejné přesnosti výsledných 3D dat jako fotogrammetrie, za to je méně náročná pro pořizovatele dat.

This bachelor's thesis deals with the evaluation of videogrammetry as the primary method for creating photogrammetric documentation for close-range terrestrial photogrammetry of a small-scale building. Videogrammetry is understood as a method of acquiring 3D data where the input 2D information comes from video recordings, from which individual frames are subsequently extracted for further photogrammetric processing. The content of the thesis includes an introduction to the topic of videogrammetry and a description of the processes leading to the creation of a point cloud. The practical part describes in detail the process of creating a point cloud on a test object using videogrammetry, photogrammetry, and 3D scanning with the use of the following software: BLK Data Manager, Leica Cyclone REGISTER 360, ffmpeg, Python, and Agisoft Metashape. The point clouds are subsequently compared in the CloudCompare software. The aim of the thesis is to assess the hypothesis stating that videogrammetry does not achieve the same accuracy of the resulting 3D data as photogrammetry, but it is less demanding for the data acquirer.