3D Reconstruction of Civil Infrastructures from UAV Lidar point clouds

Na atualidade, infraestruturas para transporte, comunicação, energia, produção industrial e fim social apresentam-se como pilares da sociedade, sendo imprescindíveis para o seu bom funcionamento. Aliada a esta grande importância dentro da sociedade, existe necessidade de garantir a segurança e durabilidade destes ativos. Assim, técnicas confiáveis devem ser utilizadas para avaliar o seu estado. Com o avanço tecnológico e o desenvolvimento de novos métodos de aquisição de dados, algumas tarefas relacionadas com a construção civil, atualmente realizadas por seres humanos, como a inspeção e o controlo de qualidade, tornam-se ineficientes dado o seu perigo e custo. Neste contexto, a reconstrução 3D de infraestruturas surge como uma possível solução, apresentando-se como um primeiro passo para a monitorização e acompanhamento de infraestruturas, bem como uma ferramenta para processos de inspeção semi ou completamente automatizados. Para o desenvolvimento desta tese, recorreu-se a um sensor Lidar acoplado a um UAV. Com este equipamento, tornou-se possível sobrevoar de forma autónoma infraestruturas reais, extraindo dados de todas as suas superfícies, independentemente das dificuldades que poderiam surgir para alcançar tais regiões a partir do solo. Os dados são extraídos na forma de nuvens de pontos com respetivas intensidades, filtrados, e utilizados em algoritmos de reconstrução e texturização, culminando numa representação virtual e tridimensional da infraestrutura alvo. Com estas representações torna-se possível avaliar a evolução da infraestrutura aquando da sua construção ou reparação, bem como permite avaliar a evolução temporal de determinados defeitos presentes na construção, bastando, para isso, comparar modelos relativos ao mesmo cenário obtidos a partir de dados extraídos em diferentes ocasiões. Esta abordagem permite que o processo de monitorização de infraestruturas possa ser realizado de forma mais eficiente, com menores custos e garantindo a segurança dos trabalhadores.Nowadays, infrastructures for transportation, communication, energy, industrial production and social purpose are presented as pillars of society, being essential for its proper functioning. Coupled with this great importance within society, there is a need to ensure the safety and durability of these assets. Thus, reliable techniques should be used to assess their condition. With technological advances and the development of new methods of data acquisition, some tasks related to civil construction, currently performed by human beings, such as inspection and quality control, become inefficient due to their danger and cost. In this context, 3D reconstruction of infrastructures appears as a possible solution, presenting itself as a first step for the monitoring of infrastructures, as well as a tool for semi or completely automated inspection processes. For the development of this thesis, a Lidar sensor coupled to a UAV was used. With this equipment, it became possible to autonomously fly over real infrastructures, extracting data from all its surfaces, regardless of the difficulties that could arise to reach such regions from the ground. The data is extracted in the form of point clouds with respective intensities, filtered, and used in reconstruction and texturing algorithms, culminating in a virtual and three-dimensional representation of the target infrastructure. With these representations, it is possible to evaluate the evolution of the infrastructure during its construction or repair, as well as to evaluate the temporal evolution of certain defects present in the construction, by comparing models for the same scenario obtained from data extracted on different occasions. This approach allows the process of monitoring infrastructures to be carried out more efficiently, with lower costs and ensuring the safety of workers

Real-time CUDA-based stereo matching using Cyclops2 algorithm

Abstract This paper presents a novel stereo matching algorithm Cyclops2. The algorithm produces a disparity image, provided two rectified grayscale images. The matching is based on the concept of minimising a weight function calculated using the absolute difference of pixel intensities. We present three simple and easily parallelizable weight functions. Each presented function gives a different trade-off between algorithm processing time and reconstructed depth image accuracy. Detailed description of the algorithm implementation in CUDA is provided. The implementation was specifically optimised for embedded NVIDIA Jetson platform. NVIDIA Jetson TK1 and TX1 boards have been used to evaluate the algorithms. We evaluated seven algorithm variations with different parameter values. Each variation results in a different speed accuracy trade-off, demonstrating that our algorithm can be used in various situations. The presented algorithm achieves up to 70 FPS processing time on lower resolution images (750 × 500 pixels) and up to 23 FPS on high-resolution images (1500 × 1000 pixels). The use of optional post-processing stage (median filter) has also been investigated. We conclude that despite its limitations, our algorithm is relevant in the field of real-time obstacle avoidance