Detail předmětu

Rekonstrukce a analýza 3D scén

FSI-QRAAk. rok: 2025/2026

Předmět se zabývá zpracováním mračna bodů (tzv. point clouds), což jsou trojrozměrná neuspořádaná data, která se získávají 3D skenováním pomocí hloubkových kamer nebo Lidarem. Tato oblast je velmi důležitá v reverzním inženýrství, ale také v dalších oblastech jako je robotika nebo autonomní systémy v dopravě. 

V první části kurzu se studenti seznámí s typy snímání a algoritmy pro zpracování mračna bodů, například detekce objektů, registrace. Část algoritmů bude prakticky programována v softwaru Matlab.

V laboratoři bude provedeno skenování modelu pomocí optického skeneru ATOS a dále v učebně s pomocí ručních skenerů. Studenti se seznámí se softwarem na zpracování mračna bodů GOM Inspect a Rhinoceros  pro 3D modelování a tisk. 

Dále  bude využita sada Arduino Engineering Kit pro řízení jednoduchého vozítka. V závěru semestru budou studenti pracovat na implementaci některé z metod,  kterou na závěr obhájí.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

6

Zajišťuje ústav

Vstupní znalosti

základní znalosti analýzy a algebry (matice, derivace) a základy počítačové grafiky, doporučená je znalost jakéhokoliv programovacího jazyka (C, C++, Pascal, atd. ) a programu (Matlab apod.)

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

Studenti vypracují projekt ze studované problematiky (projekty budou zadány během semestru), který na konci semestru obhájí. Tato obhajoba bude doplněna o ústní otázky k danému tématu. Výslednou známku student obdrží na základě této obhajoby.


Účast na cvičeních je povinná, přednášky doporučené (souvisí přímo s cvičením).

Učební cíle

Hlavním cílem předmětu je získat přehled v oblasti snímání mračen bodů a jejich zpracování, které se v praxi používají. Praktická část předmětu seznámí studenty s principy 3D skenování, 3D tisku a návrhu algoritmu pro práci se 3D scénou. Studenti se také seznámí s platformou Arduino pro test některých metod.
Hlavní přínosem pro studenty je porozumění problematice mračna bodů, jejich snímání (3D skenování), využití (3D tisk, analýza scény při použití platformy Arduino) a následném zpracování (algoritmy detekce hran, detekce objektů, sesazování, atp.).

Základní literatura

HUGHES, John F. Computer graphics: principles and practice. Third edition. ISBN 978-0-321-39952-6. (EN)
LIU, Shan, Min ZHANG, Pranav KADAN a Jay KUO. 3D Point Cloud Analysis. NY, USA: Springer, 2021. ISBN 978-3-030-89179-4. (EN)
Introduction to Pointcloudmetry: Point Clouds from Laser Scanning and Photogrammetry. UK: Whittles Publishing, 2023. ISBN 1849954798. (EN)
WEINMANN, Martin. Reconstruction and Analysis of 3D Scenes. Switzerland: Springer, 2016.

Doporučená literatura

Introduction to Pointcloudmetry: Point Clouds from Laser Scanning and Photogrammetry. UK: Whittles Publishing, 2023. ISBN 1849954798. (EN)
LIU, Shan, Min ZHANG, Pranav KADAN a Jay KUO. 3D Point Cloud Analysis. NY, USA: Springer, 2021. ISBN 978-3-030-89179-4. (EN)
WEINMANN, Martin. Reconstruction and Analysis of 3D Scenes. Switzerland: Springer, 2016. (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program N-AAE-P magisterský navazující 1 ročník, zimní semestr, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

Přednášky:

1. Popis metod pro získávání 3D mračna bodů (point cloud), pasivní (Structure from Motion) a aktivní metody (Time of Flight, laser)
2. RANSAC - algoritmus a jeho využití, feature extraction - hledání významných částí v mračnech bodů
3.-4. Registrace mračna bodů (metody Principal Component Analysis, Singular Value Decomposition, Iterative Closest Point, FPFH deskriptor)
5. Detekce pozemních bodů, clustering
6. Porovnání prostorových metod s obrazovými metodami
7. Optický skener ATOS (laboratoř), skenování ručním skenery.
8. Software pro zpracování dat (GOM Inspect, Rhinoceros, atp.), práce se získanými daty
9. 3D tisk - principy, nastavení, problémy
10. Arduino Engineering Kit - programování vozítka Rover a jeho orientace v prostoru a funkce
11. - 12. Konzultace k zápočtovému projektu
13. Prezentace zápočtového projektu

Cvičení s počítačovou podporou

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

Cvičení s počítačovou podporou:

1. Metody snímání dat (Terrain, Mobile, Airborne) a jejich využití, programování SFM Matlabu, snímání dat pomocí Intel Real Sense, IPad Pro
2. RANSAC programy - proložení dat přímkou, rovinou, testování
3.-4. Programování registračních metod s použitím předdefinovaných funkcí, vliv parametrů na výsledky
5. Detekce pozemních bodů, clustering
6. Metody zpracování obrazu a jejich srovnání s metodami používanými pro 3D (derivace, hranové detektory, atp.)
7. Skenování v laboratoři - ATOS
8. Praktické cvičení se získanými daty
9. 3D tisk - návrh modelu v Rhinoceros, tisk
10. Arduino Engineering Kit - programování vozítka Rover a jeho orientace v prostoru a funkce, jednoduché obvody s Arduinem 11.-12. Konzultace k semestrálnímu projektu
13. Prezentace závěrečných prací