Overzicht

Looq AI ontwikkelt fundamentele computer vision-technologie die veelzijdig, robuust en continu verbeterd is. Ondanks alle technische inspanningen maken de complexe omstandigheden, plaatsen en omgevingen ter wereld die zich niet in alle gevallen lenen voor beeldvorming, 3D-geometrische schattingen zeer moeilijk en soms onbetrouwbaar. Dit document vat een aantal omstandigheden samen die Looq AI momenteel nog niet ondersteunt en waarop onze gebruikers hebben geprobeerd onze technologie te implementeren.

Hoewel u elke omgeving kunt proberen (binnen redelijke grenzen), kunnen we de datakwaliteit of reconstructiemogelijkheden onder dergelijke omstandigheden niet garanderen. We verzoeken u dit niet te doen en niet te vertrouwen op data die is vastgelegd buiten onze standaard aanbevolen implementatieomstandigheden en -processen.

Binnenscènes of slechte GNSS

Onze algoritmen zijn momenteel ontworpen voor gebruik buitenshuis en maken gebruik van GNSS-positionering met behulp van de geïntegreerde antenne in de qCam. De optimale verzameling heeft een sterke GNSS-positionering, die zwak is in dichte begroeiing, rond hoge gebouwen of helemaal niet beschikbaar is in binnenruimtes.

Aanbeveling: Leg op dit moment geen volledige binnenscènes vast. Het is mogelijk om korte opnames te maken binnenshuis of in omgevingen waar GNSS niet beschikbaar is, mits de opname begint en eindigt in gebieden met een sterke GNSS-positionering.

Duistere scènes

Licht is noodzakelijk voor fotografie, en zonder licht moet de camera zowel de belichtingstijden als de versterking verhogen om gevoeliger te worden bij weinig licht. Dit veroorzaakt beeldruis en bewegingsonscherpte, wat een negatieve invloed heeft op de geometrische reconstructie of de verwerking volledig kan laten mislukken.

Aanbeveling: Maak geen foto's bij zonsopgang/-ondergang of 's nachts. Als de beelden groen worden, beëindig dan de opname en begin opnieuw wanneer er meer licht beschikbaar is. Gebruik voor kleine ruimtes zoals putdeksels de flitsmodus, die scènes tot ongeveer 4,5 meter verlicht.

Dichte vegetatie / hoog gras

Onze algoritmen vereisen unieke beeldkenmerken om de ene afbeelding met de andere te laten matchen. Scènes met sterke, niet-unieke patronen, zoals prairies met hoog gras of struiken, kunnen de algoritmen in de war brengen. Als de camera te dicht bij de vegetatie wordt geplaatst, kan dit leiden tot verwarring en mismatching, wat leidt tot onjuiste of ontbrekende geometrie.

Advies: Niet fotograferen in hoog gras of dichte begroeiing. Duw de vegetatie niet weg met handen of voeten tijdens het verzamelen. Maak de vegetatie van tevoren vrij tot aan de grond zodat de camera alles goed kan zien. Verzamel langzamer en vermijd abrupte bewegingen, en houd minimaal 1 meter afstand tussen de camera en de vegetatie.

Scènes zonder kenmerken

Voor het matchen van afbeeldingen zijn unieke kenmerken in afbeeldingen nodig, die niet voorkomen op afbeeldingen van lege muren, ramen, gras of afbeeldingen zonder verticale elementen. Afbeeldingen moeten voldoende rijk aan kenmerken en contrast zijn voor geometrische schatting en diepteanalyse, anders kan dit leiden tot verkeerde uitlijningen en onjuiste of ontbrekende geometrie.

Aanbeveling: Zorg ervoor dat de scène opvallende elementen bevat, zoals bakstenen muren, beton, wegmarkeringen of verticale elementen zoals palen, die duidelijk zichtbaar zijn op de beelden. Beweeg langzaam en continu om bewegingsonscherpte te voorkomen.

Smalle ruimtes of te dicht bij objecten

Wanneer de camera zich te dicht bij objecten in de scan bevindt (smalle paden, vegetatie, muren), kan het zijn dat de qCam onvoldoende overlappende beelden verzamelt om de scène correct te reconstrueren. Als de gebruiker van de qCam zichtbaar is in de beelden, blokkeert dit het zicht van de camera's aan de zijkant, wat kan leiden tot een mislukte reconstructie.

Aanbeveling: Houd een minimale afstand van 1 meter aan tussen de qCam en elk object in de scan, inclusief muren, vegetatie of mensen. Zorg ervoor dat de qCam-operator niet zichtbaar is op de beelden tijdens het vastleggen.

Vastleggen van bewegende voertuigen (auto, boot, scooter, fiets)

Het qCam-systeem is beperkt in de snelheid waarmee het beelden kan vastleggen. Als de qCam te snel beweegt, is de opnamesnelheid te laag om voldoende beeldoverlap te garanderen, wat kan leiden tot bewegingsonscherpte. Wateroppervlakken zijn continu in beweging en maken het daardoor onmogelijk om de geometrie van de beelden op elkaar af te stemmen.

Aanbeveling: Maak opnamen te voet of in een vlot wandeltempo. Als u een voertuig wilt gebruiken, zorg dan voor een zorgvuldige montage zodat de camera het voertuig niet ziet en houd alle snelheden onder de 10 km/u (6 mph) . Maak geen opnamen vanaf een boot.

Slecht weer (wind, sneeuw, regen)

Als er condensatie of regendruppels op een cameralens ontstaan, veroorzaakt dit geometrische vervorming waardoor de scène of geometrie niet kan worden gereconstrueerd. In een sneeuw-/witte omgeving, waarbij de lucht overloopt in de besneeuwde grond, maakt dit het voor de camera zeer moeilijk om te reconstrueren. Wind verandert bovendien de 3D-locaties van deze objecten, wat de reconstructie nog moeilijker maakt.

Advies: Maak foto's bij goede weersomstandigheden en zorg ervoor dat u bij lichte regenval de aangetaste lenzen regelmatig afveegt met een doek.