1. Adquisición de datos:recopilar la materia prima
* Imágenes satelitales: Esta es la capa fundamental. Las imágenes satelitales de alta resolución proporcionan una visión amplia y de arriba hacia abajo del mundo. Estas imágenes son capturadas por satélites que orbitan la tierra, proporcionando un registro visual integral. La resolución ha mejorado significativamente a lo largo de los años, lo que permite un mayor detalle.
* Fotografía aérea: Los aviones o drones equipados con cámaras especializadas vuelan sobre áreas específicas, capturando imágenes superpuestas desde diferentes ángulos. Esto proporciona una mayor resolución y más detalles que las imágenes satelitales.
* Street View Cars &Trekker: Estos vehículos equipados con matrices de cámaras, sensores LiDAR (detección de luz y rango), y las unidades GPS conducen a lo largo de carreteras y caminos, capturando panoramas de 360 grados y nubes detalladas de puntos 3D de entornos a nivel de la calle. El Trekker es una versión de mochila para áreas inaccesibles para los automóviles.
* Fotos enviadas por el usuario: En algunos casos, Google aprovecha las fotos que contienen usuarios para llenar los vacíos o mejorar la calidad de los modelos 3D, aunque estos datos generalmente están cuidadosamente examinados e integrados.
2. Reconstrucción 3D:convertir imágenes en modelos
* fotogrametría: Esta es la técnica central para crear modelos 3D a partir de imágenes 2D.
* Detección de características: El software identifica características clave (esquinas, bordes, texturas) en imágenes superpuestas.
* coincidencia de características: Luego coincide con estas características en múltiples imágenes, entendiendo cómo aparece el mismo punto en el mundo real desde diferentes perspectivas.
* Estructura del movimiento (SFM): Usando las características coincidentes y las posiciones de cámara conocidas (de GPS y otros sensores), el algoritmo reconstruye la estructura 3D de la escena, estimando la posición y la orientación de la cámara para cada imagen. Esto crea una escasa nube de puntos que representa la escena.
* Reconstrucción densa: La nube de puntos dispersos se usa como base para crear una nube de puntos más densa y más detallada. Esto llena los vacíos y crea una representación 3D más completa.
* Generación de malla: Finalmente, la nube de puntos se convierte en una malla 3D, que es una red de triángulos interconectados que forman la superficie del modelo 3D.
* lidar (detección de luz y rango):
* escaneo láser: Los sensores LiDAR emiten pulsos láser y miden el tiempo que le toma a la luz regresar. Esto permite mediciones altamente precisas de la distancia a los objetos.
* Generación de nubes de puntos: Los datos LIDAR se utilizan para crear una densa nube de puntos 3D que representa el entorno. Esto es particularmente valioso para crear modelos 3D precisos de terreno y edificios, y es más preciso que la fotogrametría para formas complejas.
* Fusión con imágenes: Los datos LIDAR a menudo se combinan con imágenes para agregar color y textura a los modelos 3D, creando una apariencia más realista.
* Aprendizaje automático y AI: Google usa el aprendizaje automático para:
* Mejorar el procesamiento de imágenes: Mejore la calidad de la imagen, reduzca el ruido y corrija las distorsiones.
* Reconocimiento de objetos: Identificar y clasificar objetos en las imágenes (por ejemplo, árboles, edificios, automóviles, personas). Esto permite el etiquetado automatizado y la anotación de los modelos 3D.
* Llenado de la brecha: Complete los datos o áreas faltantes donde la reconstrucción 3D está incompleta.
* Mejora de la textura: Genere texturas y detalles realistas para los modelos 3D.
* Generación de procedimiento: Cree modelos 3D de objetos que son difíciles de capturar directamente (por ejemplo, árboles, vegetación), utilizando algoritmos que generan representaciones de aspecto realista.
3. Procesamiento y optimización de datos:
* georreferencing: Todos los datos están georreferenciados con precisión, lo que significa que está alineado con un sistema de coordenadas global. Esto asegura que los modelos 3D estén posicionados con precisión en la tierra.
* Fusión de datos: Los datos de diferentes fuentes (imágenes satelitales, fotografía aérea, vista de calle, LiDAR) se combinan e integran para crear un modelo 3D completo y consistente.
* Simplificación y optimización: Los modelos 3D a menudo se simplifican y optimizan para reducir el tamaño de su archivo y mejorar el rendimiento, al tiempo que mantienen un alto nivel de detalle. Esto es crucial para transmitir los datos de manera eficiente a través de Internet.
* Texturing: Las imágenes se "proyectan" en la malla 3D para darle un color y textura realistas.
4. Pantalla y visualización:
* Renderización de azulejos: El mundo 3D se divide en mosaicos, lo que permite una transmisión y representación eficientes de las áreas que actualmente son visibles para el usuario.
* Nivel de detalle (LOD): Se utilizan diferentes niveles de detalle para objetos que dependen de su distancia del usuario. Los objetos distantes se representan con detalles más bajos, mientras que los objetos más cercanos se representan con mayores detalles. Esto ayuda a mejorar el rendimiento y reducir la cantidad de datos que deben transmitirse.
* Técnicas de representación realistas: Las técnicas como el sombreado, la iluminación y las sombras se utilizan para crear una experiencia más realista e inmersiva.
Avances tecnológicos clave que permiten los mundos 3D de Google:
* aumentó la potencia informática: La potencia informática masiva en los centros de datos es crucial para procesar las grandes cantidades de datos involucrados en la reconstrucción 3D.
* Avances en la visión por computadora: Algoritmos mejorados para la detección de características, coincidencia y reconstrucción 3D.
* Aprendizaje automático: Procesamiento de imágenes automatizado, reconocimiento de objetos y relleno de brechas.
* Sensores de alta resolución: Cámaras avanzadas y sensores LiDAR que capturan datos más detallados y precisos.
* Almacenamiento y transmisión de datos eficientes: Infraestructura escalable para almacenar y transmitir las cantidades masivas de datos 3D.
En resumen, el mundo 3D de Google es el resultado de un proceso complejo y sofisticado que combina tecnologías y técnicas avanzadas, incluidas imágenes satelitales, fotografía aérea, vista de calle, LiDAR, fotogrametría, aprendizaje automático y procesamiento y transmisión de datos eficientes. . Es un proceso continuo de recopilación, procesamiento y mejora de datos, en constante evolución para proporcionar a los usuarios la representación más precisa y detallada de la Tierra.