データのセグメント化とフィルタリングのための点群分類
業界で実績のあるCyclone 3DRのAI分類モデルを使用すると、オブジェクトやノイズを削除または非表示にし、点群を整理し、Scan to BIMの効率と精度を向上させることができます。
AI 点群分類機能には、次のクラス モデルが含まれています。
モデル | 形容 | 対応スキャン | クラス |
|---|---|---|---|
屋内 | このモデルは、屋内住宅やオフィスの現場で地上またはキネマティックレーザースキャナーによって収集された点群データで最適に機能します。 | 地上およびキネマティックレーザスキャナ。 | 地面、縁石、その他、屋外の壁、車両静的、舗装された地形、壁、天井、床、ドア、窓、階段、柱、梁、天井下、ケーブル、パイプ、HVAC、天井設備、椅子、机、家具、電気、基礎、ラジエーター、配管、手すり、スロープ、傾斜屋根、陸屋根、屋根設備、鉄骨構造、バルブハンドル、バルブ本体、屋内の植生、屋内の騒音、傾斜天井、ワイヤーの設置、パイプの設置 |
屋内建設現場 | このモデルは、屋内建設現場で地上またはキネマティック レーザー スキャナーによって収集された点群データで最適に機能します。 | 地上およびキネマティックレーザースキャナー | 壁、天井、床、ドア、窓、階段、柱、梁、パイプ、HVAC、フーチング、反射、屋内ノイズ、壁スケルトン、その他、設置されたワイヤー |
アウトドア | このモデルは、構築された屋外環境で地上レーザースキャナーによって収集された点群データで最適に機能します。これは最も一般的なモデルであり、建物や植生などのオブジェクトを分類するのに役立ちます。 | 地上レーザースキャナー | 地面, 高い植生, 建物, ハードスケープ, アーティファクト |
屋外建設現場UAV | このモデルは、屋外の建設現場でのUAVベースの写真測量データから得られた点群データで最適に機能します。このモデルは屋外の作業現場をセグメント化し、地形モデルの作成、作業の監視、体積の計算に特に役立ちます。 | UAVからの写真測量データ | 建物、地面、アーティファクト、植生、人工物、道路とハードスケープ、ストリートファニチャー、フェンス、溝掘り、地下ユーティリティ、建設資材、建設車両、マンホール、縁石、資材備蓄。 |
植物 | このモデルは、工業加工(プラント)現場で地上レーザースキャナーによって収集された点群データに最適です。このモデルは、スキャン・トゥ・パイプ・ワークフローに直接対応します。 | 地上レーザースキャナー | 未分類、パイプベンド、パイプシリンダー、パイプ接続、バルブ、パイプ減速機。 |
レール | このモデルは、鉄道網に沿ったモバイルマッピングレーザースキャナーによって収集された点群データで最適に機能します。 | モバイルマッピングシステム | 低植生、中植生、高植生、建物、水、鉄道、路面、ワイヤー、自然地形、ハードスケープ、縁石、階段、乱雑、スキャンアーティファクト、移動物体、歩行者、動物、屋外壁、擁壁、ポール、トンネル、橋、高架橋、信号道路、路面橋、路面トンネル、路面高架橋、ガードレール、車両移動道路、車両静止道路、舗装地形、舗装地形橋、 舗装地形トンネル、舗装地形高架橋、道床橋、道床トンネル、道床高架橋、プラットフォーム、枕木、踏切、信号レール、車両移動レール、車両静的レール。 |
道 | このモデルは、道路や道路網に沿ってモバイルマッピングレーザースキャナーによって収集された点群データで最適に機能します。このモデルは、あらゆる点群を分類して、屋外資産(道路、建物、ガードレール、電柱など)をセグメント化できます。 | モバイルマッピングシステム | 低植生、中植生、高植生、建物、水、鉄道、路面、ワイヤー、地面、ハードスケープ、縁石、アーティファクト、壁、擁壁、ポール、トンネル、橋、高架橋、信号標識、ガードレール、車両移動道路、車両静止道路、舗装地形、道盤、プラットフォーム、枕木、踏切、信号レール、車両移動レール、車両静的レール。 |
点群分類処理は、サブスクリプション クォータを消費します。
ガイド付きワークフロー:点群の分類
左側のナビゲーションバーの「アーティファクト」タブの「点群」カードには、分類プロセスを実行するオプションが表示されます。分類の「開始」コマンドをクリックします。

アーティファクトタブの「Start」分類コマンド
「開始」を開始すると、利用可能な AI モデルとの対話が開きます。分類する点群データの種類に基づいてモデルを選択します。この例では、「屋内建設現場」を選択します。

利用可能なAIモデルで分類ダイアログを開始します。
AIモデルを選択したら、「開始」をクリックします。
分類プロセスが正常に完了すると、[アーティファクト] タブの [点群] カードの [分類] の横にチェック マークが表示されます。正常に完了すると、分類されたデータを Reality Cloud Studio で視覚化したり、Cyclone 3DR またはサポートされている CloudWorx プラグインの 1 つにストリーミングしたりすることもできます。
点群クラスの表示は、CloudWorx for AutoCAD、CloudWorx for BricsCAD、CloudWorx for Navisworks、CloudWorx for Revit、およびCloudWorx Viewer for Revitでサポートされています
分類されたデータの視覚化
「視覚化設定」、「効果」で、新しい「分類」オプションが利用可能になりました。これを選択すると、点群にクラスカラーが適用されます。

ビジュアライゼーション設定ダイアログの「分類」オプション。
ナビゲーションバーの「アーティファクト」タブで、分類に使用するモデル名を選択します。各クラスの表示は、クラスの横にある目のアイコンを使用して切り替えることができます。

識別されたクラスの可視性を切り替えます。
クラス名の横にある目のアイコンを切り替えて、識別されたクラスを表示または非表示にします。
ハイド識別クラス
CloudWorx で分類されたデータを視覚化する
この例では、HxDR Reality Cloud Studio の分類機能から生成された点群クラスを CloudWorx for Revit で視覚化します。
ガイド付きワークフローに従ってください: Reality Cloud Studioからのストリームデータ.
Revit UI の[CloudWorx]タブで、[レンダリング]グループを見つけて、[カラー マッピング]コマンドを選択します。開いたダイアログで、「カラーマッピング」ドロップダウンリストから「分類」を選択し、「適用」をクリックします

RevitリボンのCloudWorxタブからPoint Cloud Color Mappingコマンドを使います。
カラーマッピングが適用されるとすぐに、「クラスの可視性」ボタンがアクティブになります。「クラスの可視性」コマンドを開始すると、識別されたクラスのリストが開きます。

ポイントクラウド分類ウィンドウで、特定のクラスを表示または非表示するオプションがあります
「点群分類」リストでは、識別されたクラスの表示のオン/オフを確認し、必要に応じて色を変更できます。
Cyclone 3DRで機密データを視覚化
サイクロン3DRでは、 データをストリーミングするためのガイド付きワークフロー Reality Cloud Studioより。
資産を右クリックし、「表現」に移動して「分類」を選択します。「分類」を選択すると、キャンバス内の点群は識別されたクラスの色になります。

ポイントクラウドの分類表現を有効にしてください。
識別されたクラスに基づいてデータをフィルタリングできるようにするには、右クリックして「プロジェクトの変換」コマンドを選択します。これにより、Cyclone 3DRツールを分類されたデータセットで使用できるようになります。

機密データセットでCyclone 3DRツールを使用できるようにプロジェクトを変換してください
プロジェクトが変換されたら、識別された各クラスを分離して視覚化できます。「クリーン」タブに移動し、「クラウド手動セグメンテーション」セクションで「属性で分離」コマンドをクリックします。

「Clean」タブの「属性別分離」コマンド
「属性で分離」コマンドを開始すると、「属性で分離」ウィザードが開きます。[ソース] で [分類] を選択し、[OK] をクリックします。

「属性別」フロー
結果の属性のリストが利用可能になり、電球アイコンをクリックして各クラスの可視性を切り替えることができます。特定のクラスを非表示にすることで、検査やスキャンからBIM操作に備えてノイズや無関係なデータを除外できます。

識別された各クラスの可視性の切り替え
既知の問題
CloudWorx 統合ではクラス名が使用できない
現在、特定されたクラス名の視覚化は、Cyclone 3DRでのみ可能です。CloudWorx for AutoCAD、CloudWorx for BricsCAD、CloudWorx for Navisworks、CloudWorx for Revit、および CloudWorx Viewer for Revit では、クラス名の視覚化は利用できません。
一部のデータ・セットが完全に処理されない
これは、次の 1 つまたは組み合わせの結果です。
点群の高密度
選択した「モデル」のクラス数が多い。
クラスが最も多いクラス モデルは、屋内建設、鉄道、道路です。
高密度の点群とこれら 3 つの分類モデルのいずれかが故障する可能性があります。