24. mája 2023 – V projekte UaV naši softvéroví výskumníci netradične pracovali aj s herným softvérom. Výskumnou úlohou totiž bolo zobraziť reálne parametre vybraného priemyselného areálu vo virtuálnej realite, na ktorú sa špecializujú práve tvorcovia realistických počítačových hier.

 

 

 

 

Priestorový monitoring, čo to je?

Na rozdiel od počítačových hier, ktoré vznikajú z fiktívnych dát a sú obmedzené len fantáziou tvorcov, priestorový monitoring má za cieľ zbierať a spracovať skutočné dáta a vizualizovať ich napríklad použitím virtuálnej reality. Vytvoriť reálny obraz konkrétneho územia a vizuálne sledovať jeho skutočné parametre. „Nejde o jednoduché dáta typu čo sa kde nachádza, z akého je to materiálu či akej farby, čo už poznáme z virtuálnych modelov reality. Ide o snímačmi zmerané, softvérovými nástrojmi spresnené a do vizuálnej podoby zobrazené priestorové dáta typu teplota, tlak alebo vlhkosť vzduchu. Javy a veličiny, ktoré ani v realite, pri pohybe okolo seba nevidíme,“ vysvetľuje zložitú problematiku vizualizácie neviditeľných javov v priestore Radovan Hilbert, riaditeľ pre rozvoj obchodu YMS.

Podstatou priestorového monitoringu je na obrazovky užívateľov „zviditeľniť“ aktuálne prebiehajúce javy na území, čo má veľký potenciál využitia v mnohých oblastiach. Od pravidelného monitorovania tepla v priestoroch priemyselných závodov alebo v okolí líniových stavieb, cez monitorovanie únikov plynu, intenzity a šírenia signálu v priestore, po znečistenie ovzdušia či zamorenie pôdy toxickými látkami. „Môže to byť priemyselný areál, kde snímače merajú a softvér spracúva a vizualizuje výskyt nebezpečných látok v ovzduší alebo teplotu v okolí zariadení. Tak, aby bola neustále, 24/7, zaistená ochrana ľudí a priestoru, a aby varovanie o potenciálnom probléme prišlo včas. Napríklad únik nebezpečných látok tam, kde môže spôsobiť zamorenie či poškodiť zdravie zamestnancov. Alebo prehrievanie zariadení nad limitom prevádzkových teplôt ako prvý ukazovateľ hroziacej poruchy alebo havárie. Údaje dokážeme nielen diskrétne merať ale vypočítať aj mračná – oblaky pomocou interpolácií, vhodne vybraných na základe smerových gradientov veličiny,“ pokračuje niekoľkými konkrétnymi príkladmi Radovan Hilbert.

Obrázok 1: Zobrazenie 3D scény s bodovým mračnom vo webovom prehliadači

Majstrovstvo tkvie v spracovaní 3D geodát

V projekte sme skúmali dátový a softvérový proces na zostavenie virtuálnych modelov na základe 3D geodát, špecifickej kategórie priestorových dát. Práca s nimi je zložitejšia, pretože na ich získavaní, spracovaní a vizualizácii musia spolupracovať so špeciálnymi technológiami rôzni odborníci. „Priestorové dáta, resp. geodáta, sa vzťahujú ku konkrétnemu miestu v priestore. Nesú priestorovú a popisnú zložku s vlastnosťami priestorového objektu. Pre účely 3D zobrazenia sme použili ešte špecializovanejší typ geodát, tzv. 3D geodáta, ktoré majú informáciu o nadmorskej výške uloženú ako plnohodnotnú súradnicu, nie len ako atribútovú vlastnosť,“ vysvetľuje softvérový architekt YMS a jeden z hlavných riešiteľov projektu, Ivan Ilavský. „Použili sme primárne a sekundárne 3D geodáta, ktoré sa od seba líšia spôsobom ich získania. Kým primárne dáta sú z priameho kontaktu so skúmanou veličinou, sekundárne sú odvodené z primárnych dát, matematickými a štatistickými metódami „dopočítané“ tam, kde sa primárne dáta nedajú získať,“ popisuje vysokošpecializovanú tematiku 3D geodát Ivan Ilavský.

Čistenie dát a exploračná analýza 

Priestorové 3D dáta zbierajú snímače priamo v teréne, drony so senzormi, alebo bezkontaktné metódy založené na diaľkovom prieskume Zeme, ako satelit či Lidar. „Údaje putujú zo senzorov až na servery a pri ich snímaní, prenose alebo ukladaní môže dôjsť k chybám. Od technických problémov so senzormi cez chýbajúce alebo duplicitné hodnoty až po chybné súradnice, preto je prvým krokom práce s dátami ich dôkladné čistenie a prípadné doplňujúce merania,“ pokračuje Peter Bobáľ, ďalší z členov výskumného tímu, biznis analytik YMS a špecialista na spracovanie údajov diaľkového prieskumu Zeme. Chybné dáta treba vylúčiť, aby do výsledku nevniesli nepresnosti a podrobiť analýze, aby sa v budúcnosti vyskytovali v čo najmenšej miere. Pre zber veľkých množstiev dát alebo pri opakovaných zberoch sa čistenie automatizuje.

Ďalšou fázou práce s dátami bolo skúmanie ich štruktúry, tzv. exploračná analýza. Rôznymi matematickými a štatistickými metódami odhalí správanie sa premenných a vzťahy medzi nimi, identifikuje pravidelnosti a nepravidelnosti v dátach, ich štruktúru, osobitosti a vzory. Skúma aj prítomnosť extrémnych hodnôt a ich relevanciu pre výsledok, teda či sú anomáliou alebo s nimi treba počítať. „Je to dôležitý krok v analýze, pretože výsledku následne prispôsobujeme výber ďalších metód spracovania. To isté platí aj pre požiadavku normálneho rozdelenia dát, a teda testovanie na normálnosť dát vykonávame tiež,“ ďalej vysvetľuje proces analýzy 3D dát Peter Bobáľ.

Obrázok 2: Zobrazenie 3D scény pomocou VR okuliarov

Interpolácia, resp. dopĺňanie siete bodov 

Poslednou fázou prípravy dát bola interpolácia, teda predikcia hodnôt na miestach, kde sa nenamerali. „Bodové merania teploty vzduchu, tlaku vzduchu alebo nadmorskej výšky sa nedajú zozbierať v každom mieste a pokiaľ sú zamerané ako nepravidelná sieť bodov, musíme získať informáciu o veličine aj medzi zameranými bodmi, čo sa robí interpoláciou. Je to matematická metóda na odhad neznámych hodnôt skúmanej veličiny na základe hodnôt známych, pričom čím je počet známych bodov väčší, tým sú výsledky interpolácie presnejšie,“ pokračuje vo vysvetľovaní Peter Bobáľ.

Kým v 2D priestore je interpolačných technológií dostatok, pre interpoláciu dát meraných v 3D priestore je ich pomerne málo, výskumný tím našiel a otestoval tri. Prístup k spracovaniu vstupných dát, k interpolácii aj k vizualizácii výstupov a ich následnej analýze je značne odlišný. Vyžaduje špeciálne dátové typy, osobitý prístup k topológii a v značnej miere modifikovanú teóriu priestorových analýz. Väčšinu dostupných riešení pre 3D interpoláciu tvoria štatistické programy bez možnosti využitia štandardných GIS nástrojov.

Obrázok 3: 3D scéna priemyselného areálu vytvorená z mračna bodov získaných z UAV

Overovanie výsledkov a závery

Aj výsledky interpolácie sme overovali pre určenie ich presnosti. „Metódami validácie alebo krížovej validácie a následnou vizuálnou kontrolou výsledku sme proces spracovania dát uzatvorili,“ pokračuje Peter Bobáľ.

Výskumný tím merania a analýzy vykonal a podarilo sa vyskladať vhodný spôsob práce s dátami, od ich získania cez spracovanie až po vizualizáciu. „Zistili sme, že základným predpokladom pri priestorovom monitoringu je poznať vlastnosti skúmanej veličiny. Inak sa v priestore môže chovať teplota vzduchu, inak vlhkosť vzduchu a inak tlak vzduchu. Výsledok ovplyvňuje aj typ priestoru. Je rozdiel či veličinu monitorujeme v priestore bez vplyvu iných faktorov alebo v priestore, kde sa vyskytujú javy, ktoré môžu výraznejšie meniť priebeh hodnôt skúmanej veličiny. Tiež je dôležité, aby boli merania čo najrovnomernejšie rozložené a tam, kde je väčšia variabilita veličiny, boli merania hustejšie,“ uzatvára pilotné skúmanie témy vizualizácie neviditeľných veličín v priemyselných areáloch Peter Bobáľ.

 

Závery z výskumného projektu sme odprezentovali aj na Záverečnej konferencii UAV 2023, ktorá sa konala v košickom Univerzitnom vedeckom parku Technicom, v dňoch 11. a 12. mája, 2023. Výstupy projektu za YMS predstavil Radovan Hilbert, riaditeľ pre rozvoj obchodu YMS, a.s.

____________

Táto publikácia vznikla vďaka podpore v rámci Operačného programu Integrovaná́ infraštruktúra pre projekt: „Inteligentné operačné a spracovateľské systémy pre UAV“ (kód ITMS2014+ 313011V422), spolufinancovaný́ zo zdrojov Európskeho fondu regionálneho rozvoja.