Bepiločiai orlaiviai danguje renginių metu, ar saulėtą popietę miesto centre jau nebestebina praeivių. Nuo seno naudojami karyboje dronai šiandien populiarūs ne tik tarp profesionalių filmuotojų, bet ir tyrėjų. KTU mokslininkas Rytis Maskeliūnas kartu su tyrėjų komanda pasitelkęs bepiločių orlaivių technologiją siekė aptikti pastatų fasadų pokyčius perpildytame miesto fone.
Bepiločiai orlaiviai danguje renginių metu, ar saulėtą popietę miesto centre jau nebestebina praeivių. Nuo seno naudojami karyboje dronai šiandien populiarūs ne tik tarp profesionalių filmuotojų, bet ir tyrėjų. KTU mokslininkas Rytis Maskeliūnas kartu su tyrėjų komanda pasitelkęs bepiločių orlaivių technologiją siekė aptikti pastatų fasadų pokyčius perpildytame miesto fone, rašoma pranešime žiniasklaidai.
Kuriantis skaitmenizuotiems miestams, kurie leidžia pastebėti įvairius pastatų tiek išorinius tiek vidinius pokyčius, atsiranda vis daugiau galimybių juos ir užfiksuoti. Lauko vaizdų apdorojimas tampa sudėtingas tipinėse Europos didmiesčių vietose dėl dinamiškai besikeičiančių oro sąlygų, taip pat dėl įvairių perspektyvą užstojančių objektų – laidų, iškyšų, stulpų, kitų pastato dalių.
Mokslininkų komanda – tarp kurių ir Kauno technologijos universiteto (KTU) Multimedijos inžinerijos katedros mokslininkas Rytis Maskeliūnas, pasirinko tirti Vilniaus senamiesčio pastatų fasadus.
„Vilnius yra labai unikali vieta architektūriškai. Šio miesto senamiestis įtrauktas į UNESCO paveldo sąrašą, jis – pilnas pastatų, kurie skiriasi savo stiliumi – nuo gotikinių bažnyčių bokštų iki moderniausių stiklinių konstrukcijų“, – teigia tyrėjai, pabrėždami, jog tai ir motyvavo juos ištirti ar algoritmai gebėtų veikti tokiame plačiame stiliaus spektre.
Tokiam uždaviniui spręsti, pasak R. Maskeliūno, reikia taikyti išmaniuosius sprendimus, paremtus dirbtiniu intelektu, skirtus pastatams aptikti ir identifikuoti bendrame miesto fone.
Dronu vertinama pastatų techninė būklė
„Fasadas yra pastato identitetas, architektūrinis veidas, kuris leidžia pastatą priskirti vienai ar kitai kategorijai, stiliui. Įsivaizduokite, jeigu staiga dalį seno senamiesčio pastato fasado įstiklintų. Dronas praskrisdamas tokį pokytį užfiksuotų – galbūt tai nelegali statyba ar miesto darkymas“, – teigia Vilniaus Gedimino technikos universiteto, Elektroninių sistemų katedros profesorius Darius Plonis.
Dronui skrendant pro miestą ir fotografuojant pastatų fasadus, duomenys belaidžiu ryšiu yra siunčiami į skaičiavimo platformą, kuri geba nustatyti kokiai fasado klasei priklauso tam tikras pastatas.
 Spalvos koduoja skirtingus pastatus kaip tai suvokia algoritmas / KTU nuotr. |
|---|
R.Maskeliūno vertinimu, remiantis drono užfiksuotomis fasado nuotraukomis galėtų būti vertinama ir pastatų techninė būklė: „Vandens prasiskverbimas per siūles, dekoro ar konstrukciniai įtrūkimai, fasadų elementų spalvos pasikeitimas ar potencialiai net paviršių įdubimai – visa tai nulemia pastato klasifikatorių ir potencialiai leistų atlikti ganėtinai tikslų ir automatizuota vertinimą“.
Mokslininkas pabrėžia, kad dronu stebimos dalys gali būti analizuojamos ir nepriklausomai nuo fasado visumos, o jų ilgaamžiškumas vertinamas lyginant pakitimus tiek vizualinės inspekcijos būdu, tiek lyginant su pastato projektine dokumentacija, konstrukcinėmis medžiagomis, skirtinga pažeidimų apimtimi ir sunkumu.
Perpildytas miestas – sunkus uždavinys
Pasak mokslininkų, tyrimo tikslas – aptikti pastato fasado ribas kintant oro sąlygoms ir apšvietimui, taip pat nustatyti tikrąjį pastato fasado stilių remiantis fasadų taksonomija. Užduoties sudėtingumas priklauso nuo pastato fasado formos, gamtinių sąlygų ir už jo esančio miesto fono.
„Algoritmui perpildytas miestas yra sunkiausias uždavinys, nes miesto centruose, ar senamiesčiuose pastatus labai dažnai užstoja įvairūs objektai – laidai, medžiai, reklamos. Nepaisant to, bepilotis orlaivis gali surinkti išsamų aukštos kokybės fasado vaizdą iš visų kampų“, – pastebi tyrėjai.
Anksčiau, naudodami elementarius matematinius modelius, tyrėjai galėjo identifikuoti tik labai paprastos fasado struktūros pastatus. Be to, klasifikuojami pastatai turėjo būti atskirti vienas nuo kito, t. y. neturėti bendrų sienų arba būti aiškiai išskirti stilistiškai.
R. Maskeliūno teigimu, identifikuojant pastatus su panašia fasado struktūra kyla daug problemų.
„Dėl atstumo ir aplinkos veiksnių sunku atskirti fasado elementų kontūrus, neteisingi kontūrai gali būti gaunami dėl šešėlių ar atspindžių, tam daro įtakos ir kameros kampas bei lęšio iškraipymai. Vien teisingos formos išskyrimas negarantuoja sėkmingo tolesnio klasifikavimo“, – teigia mokslininkas pabrėždamas, jog būtent dėl šių priežasčių šio tyrimo metu buvo pasitelkti dirbtiniu intelektu paremti signalų apdorojimo sprendimai.
Dronais užfiksuoti miesto kraštovaizdžio vaizdai gali būti panaudoti vizualiniams orientyrams ir istorinių pastatų, miesto paveldo objektų defektams nustatyti arba planuojant miesto plėtrą.
„Tai – labai perspektyvi technologija aukštuminiams pastatams, daugiabučiams stebėti, nes nuo žemės viršus sunkiai matosi“, – priduria tyrėjai.
