Year: 2025
Type: book-chapter
Abstract: Rychlý rozvoj konceptu digitálních dvojčat v různých průmyslových odvětvích klade vysoké nároky nejen na odborné znalosti, ale také na dostupnost, kvalitu a integraci nových typů dat do stávajících modelů.Jednou z klíčových výzev je začlenění dynamických prvků, tj.objektů měnících svou polohu v čase a prostoru, do těchto modelů.Tento příspěvek představuje komplexní workflow pro propojení dynamických dopravních dat, získaných pomocí umělé inteligence, se statickým 3D modelem města Plzně.Postup zahrnuje sběr dat, tj.detekci, rozpoznávání a sledování objektů a jejich následnou vizualizaci na virtuálním 3D glóbu.Dynamické objekty, jako jsou chodci či vozidla, jsou detekovány pomocí neuronových sítí a umožňují zpracování ze dvou zdrojů: statické kamery snímající vybranou oblast a kamery umístěné na pohybující se tramvaji.Pro správné propojení dynamických objektů s 3D modelem města byla provedena projektivní transformace obrazových souřadnic na geografické souřadnice cílového systému.Transformovaná data, zahrnující časové a prostorové aspekty, byla následně vizualizována ve webové mapové aplikaci postavené na platformě CesiumJS.Výsledná aplikace zobrazuje dynamické objekty, jako jsou chodci, automobily, motocykly apod.v kombinaci se statickými 3D modely okolní zástavby.Tento přístup otevírá nové možnosti pro analýzu časoprostorové mobility ve městech, nástroje pro efektivní detekci a reprezentaci zájmových objektů a přístupnou vizualizaci dynamických prvků prostřednictvím webových aplikací.
Language: Czech
Subfield: Building and Construction
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: gold
OpenAlex ID: W4409508367