Изобретатели + Ученые

Для создания реалистичной графики в играх используется огромное количество различных сложных технологий. Одной из них является фотограмметрия, призванная сделать виртуальный мир реалистичнее за счет переноса в него реальных объектов с помощью фотографии. В чем суть технологии, как она работает и где применяется?

Немного истории

Фотограмметрия — это наука и технология получения надежной информации о физических объектах и окружающей среде через процессы записи, измерения и интерпретации фотографических изображений. Этот метод используется в различных областях, таких как картография, архитектура, геодезия и даже криминалистика. Основная идея фотограмметрии заключается в том, чтобы использовать фотографии для создания точных моделей и карт.

Фотограмметрия позволяет получать данные о форме, размере и положении объектов, что делает ее незаменимой в различных научных и практических областях. Например, в геодезии фотограмметрия используется для создания топографических карт, в архитектуре — для документирования исторических зданий, а в криминалистике — для реконструкции мест преступлений. Благодаря своей универсальности и точности, фотограмметрия нашла широкое применение и продолжает развиваться с появлением новых технологий.

Ранние этапы развития фотограмметрии

Фотограмметрия начала развиваться в середине 19 века, вскоре после изобретения фотографии. Первые попытки использовать фотографии для измерений и картографирования были сделаны в 1850-х годах.

В 1851 году французский инженер Доминик Франсуа Араго предложил использовать фотографии для топографических съемок. В 1858 году французский фотограф и картограф Aimé Laussedat впервые применил фотограмметрию для создания карт.

Примеры ранних применений

• 1858 год: Aimé Laussedat использовал фотографии для создания топографических карт Парижа. Этот метод позволил значительно ускорить процесс картографирования и повысить точность получаемых данных.

• 1867 год: немецкий ученый Albrecht Meydenbauer разработал метод фотограмметрии для архитектурных съемок. Его работа стала основой для дальнейшего развития архитектурной фотограмметрии, которая используется для документирования и реставрации исторических зданий.

Эти ранние примеры показывают, как фотограмметрия начала находить свое применение в различных областях. Несмотря на ограниченные технические возможности того времени, исследователи смогли заложить основы для дальнейшего развития этой науки.

Эволюция технологий и методов в 20 веке

С развитием технологий в 20 веке фотограмметрия претерпела значительные изменения. Появление авиации и спутниковых технологий открыло новые возможности для фотограмметрии. Эти инновации позволили значительно расширить область применения фотограмметрии и повысить точность получаемых данных.

Авиасъемка и спутниковая фотограмметрия

• 1920-е годы: Появление авиасъемки позволило создавать более точные и детализированные карты. Фотограмметрия стала важным инструментом в военной разведке и картографии. Авиасъемка позволила получать данные о больших территориях за короткое время, что было особенно важно в условиях военных действий.

• 1960-е годы: С запуском первых спутников началась эра спутниковой фотограмметрии. Спутниковые снимки предоставили возможность получать данные о больших территориях с высокой точностью. Это открыло новые возможности для мониторинга природных катастроф, изучения климата и других научных исследований.

Программное обеспечение и цифровая фотограмметрия

С развитием компьютерных технологий фотограмметрия стала цифровой. Появление специализированного программного обеспечения позволило автоматизировать многие процессы, делая их более точными и эффективными.

• 1980-е годы: Разработка первых программ для цифровой фотограмметрии. Эти программы позволили значительно упростить процесс обработки фотографий и получения данных.

• 1990-е годы: Широкое распространение цифровых камер и развитие компьютерных технологий способствовали дальнейшему развитию фотограмметрии. Цифровые камеры позволили получать изображения с высокой разрешающей способностью, что повысило точность фотограмметрических измерений.

Эти технологические достижения позволили значительно расширить область применения фотограмметрии и повысить точность получаемых данных. Сегодня фотограмметрия используется в самых различных областях, от создания 3D моделей городов до мониторинга природных катастроф.

Современные достижения и инновации

Сегодня фотограмметрия используется в самых различных областях, от создания 3D моделей городов до мониторинга природных катастроф. Современные технологии, такие как дроны и лазерное сканирование, значительно расширили возможности фотограмметрии.

Примеры современных применений

• Архитектура и строительство: Создание точных 3D моделей зданий и сооружений. Фотограмметрия позволяет документировать исторические здания, проводить их реставрацию и создавать виртуальные туры.

• Геодезия и картография: Создание высокоточных карт и моделей местности. Фотограмметрия используется для создания топографических карт, мониторинга изменений ландшафта и других геодезических задач.

• Криминалистика: Использование фотограмметрии для реконструкции мест преступлений. Фотограмметрия позволяет создавать точные 3D модели мест преступлений, что помогает в расследовании и анализе доказательств.

Инновации и новые технологии

• Дроны: Использование дронов для аэрофотосъемки позволяет получать данные с высокой точностью и детализацией. Дроны могут использоваться для мониторинга строительных площадок, сельскохозяйственных угодий и других объектов.

• Лазерное сканирование: Совмещение фотограмметрии с лазерным сканированием позволяет создавать более точные и детализированные модели. Лазерное сканирование используется для создания 3D моделей зданий, ландшафтов и других объектов.

Эти современные достижения и инновации позволяют значительно расширить возможности фотограмметрии и повысить точность получаемых данных. Фотограмметрия продолжает развиваться и находить новые применения в различных областях.

Будущее фотограмметрии

Фотограмметрия продолжает развиваться, и будущее этой науки выглядит многообещающе. Новые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, открывают новые возможности для автоматизации и повышения точности фотограмметрических методов.

Перспективы развития

• Искусственный интеллект: Использование ИИ для автоматической обработки и анализа фотограмметрических данных. ИИ может использоваться для распознавания объектов на фотографиях, автоматической коррекции ошибок и других задач.

• Машинное обучение: Применение машинного обучения для улучшения точности и эффективности фотограмметрических методов. Машинное обучение позволяет создавать модели, которые могут адаптироваться к изменениям и улучшать свою точность со временем.

• Виртуальная и дополненная реальность: Интеграция фотограмметрии с VR и AR для создания интерактивных моделей и симуляций. VR и AR позволяют создавать виртуальные туры, обучающие симуляции и другие интерактивные приложения.

Фотограмметрия, начавшаяся как простая идея использования фотографий для измерений, превратилась в мощный инструмент, который продолжает развиваться и находить новые применения. Будущее этой науки обещает быть еще более захватывающим и инновационным.

С развитием новых технологий фотограмметрия будет продолжать находить новые применения и улучшать свою точность. Это позволит создавать более точные и детализированные модели, что будет полезно в различных научных и практических областях.

Но давайте вернемся к основному вопросу, "Что такое фотограмметрия?" и как она применяется в играх...

Фотограмметрия в 3D-графике

Для создания 3D-моделей используются снимки объекта с разных сторон. Специальное программное обеспечение сначала определяет положение камеры во время снимков, а затем «сшивает» их для создания единого графического пространства.

После этой процедуры программа переносит полученные данные в 3D-модель, используя полигоны — те самые треугольники, которые стоят в основе компьютерной 3D-графики реального времени. Так как поверхности реальных объектов очень сложные, изначальное количество полигонов на модель может достигать сотен тысяч.

Для использования в кинематографии детальные модели только в плюс, ведь каждая мелочь только придает реалистичности. А вот для использования в играх модели упрощаются в десятки или даже сотни раз, так как в режиме реального времени графические процессоры компьютеров не в состоянии справиться с изначальной громадной детализацией.

При этом находится некий баланс между изначальным количеством деталей и количеством полигонов, которые могут «переварить» видеокарты. В результате графические ресурсы такие модели в играх потребляют аналогично вручную нарисованным, а вот выглядят гораздо более достоверно.

Оборудование для создания моделей

Для создания исходного материала используются фотокамеры. После череды снимков с разных сторон фотографии загружаются в программу, которая обрабатывает их и превращает в 3D-объект.

Чем больше снимков и чем качественнее камера, тем более точной получается итоговая модель.

Многое зависит и от освещения — оно должно быть с определенной цветовой температурой, качественное и однородное. При неправильном освещении перенесенный в 3D-сцену объект может выглядеть неестественно. По той же причине на объекте переноса должны отсутствовать посторонние тени и блики. У моделей, которые можно разделить на части, например, оружия, каждую деталь для более высокой точности сканируют отдельно, затем «склеивая» их воедино в программе-редакторе.

Для качественной фотограмметрии используются все атрибуты фотостудии — камеры с достойной оптикой, студийное освещение, окружение белого цвета. Более того, крупные игровые компании создают специальные комнаты с массивом камер, закрепленных вокруг предмета съемки с точным позиционированием. Такая конструкция позволяет наиболее корректно сделать снимки с определенных координат и максимально точно перенести объект в цифровой вид.

К сожалению, не все объекты сканирования можно транспортировать в студию, особенно крупные и природные. В таких случаях снимки делаются на местах расположения объектов, но не забывая при этом про корректное освещение, отсутствие теней и бликов. Имеющиеся изъяны дорабатывают на компьютере — разница в том, что ручного труда для точного переноса объекта в таком случае требуется больше.

В виду ограничения фотоматериалов

ПРОДОЛЖЕНИЕ СЛЕДУЕТ...

Так, на данных наукометрической системы Web of Science была охарактеризована научно-исследовательскую деятельность России за период после 1991 г.: «В глобальном тренде количество научных публикаций, связанных с Россией, медленно росло и в 2018 г. приблизилось к медианному значению для стран G20 в естественно-научной категории, а в инженерных науках оно было невелико. Росту показателя объема цитирования способствовало международное сотрудничество (38 % от общего числа работ), однако в составе 10% наиболее цитируемых публикаций их доля составила 4,2 %. Цитируемость трудов российских ученых в целом была ниже среднемирового показателя. Количество публикаций относительно GERD (валовые внутренние расходы на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы) и в расчете на одного исследователя - невелико, а показатель количества публикаций с использованием модели открытого доступа - исключительно низок» [18]. Доля российских статей системе Web of Science за период 2013-2018 гг. увеличилась с 2,3 до 3 %. По этому показателю Россия вышла на 14-ю позицию в мировом рейтинге публикационной активности. Однако профиль российских наук о жизни характеризовался скромным местом https://cyberleninka.ru/article/n/rezultaty-intellektualnoy-...

В Указе Президента Российской Федерации от 7 мая 2018 г. № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» предполагалось, что по показателям технологического развития за 6 лет Россия должна переместиться с 8-го на 5-е место в мире. Этот документ нацелен на активизацию инновационной деятельности в том числе и в системе здравоохранения. Согласно паспорта федерального проекта «Развитие сети национальных медицинских исследовательских центров и внедрение инновационных медицинских технологий», в 2019 г. базовый показатель количества патентов составил 240 единиц, а целевой показатель (нарастающим итогом) на 2024 г. - 1600.

https://cyberleninka.ru/article/n/rol-intellektualnoy-sobstv...

Все научные и образовательные учреждения, подведомственные Минздраву России, а у нас их около 100, должны выйти на новый квалификационный уровень. При этом мы ставим вопрос чуть шире и считаем, что порядка 800 учреждений здравоохранения России, подведомственных федеральным и региональным органам власти, также должны перестроиться на «продуктовое» патентование с перспективами коммерциализации разработок. Мы проанализировали существующую проблематику и видим, что в учреждениях нужно наращивать компетенции по таким вопросам, как выявление и приоритизация результатов интеллектуальной деятельности, выбор форм правовой охраны, зарубежное патентование, учет и оценка объектов интеллектуальной собственности, введение объектов интеллектуальной собственности в хозяйственный оборот и другим.

Первые перфокарты (14–18 в.в.)

Одним из наиболее важных музыкальных инструментов средневековья были колокола. Однако традиционная звонница не особенно проста в управлении. Сложности с большим количество верёвок, прикрепленных к языкам инструмента, испытывали даже обученные звонари.

Для решения этой проблемы появились карильоны — механические звонницы. Педальный механизм приводил в движение сложную систему рычагов, позволяя управлять инструментом усилиями одного человека.

В XIV веке для дальнейшего удобства карильоны начали автоматизировать. Они получили металлический цилиндр с зубьями, двигавший рычаги в нужной последовательности по мере вращения. Этот прорыв положил основу Европейской традиции механических инструментов. В частности, по схожему принципу работают шарманки.

Со временем этот принцип барабанной автоматизации начал проникать и в другие сферы деятельности человека. В частности, его вариация нашла применение в текстильной промышленности. Текстильщик Базиль Бушон в XVIII веке автоматизировал ткацкий станок для вышивки сложных рисунков на китайских шелковых платьях.

Бушон «перевернул» знакомый ему с детства принцип барабанной автоматизации. В карильонах и шарманках рычаги управляются зубьями, закреплёнными на барабане. В машинах Базиля рисунок «программировался» отверстиями на бумажной ленте, через которые проходили челноки. Так, появилась первая «перфокарта».

Модель, созданная Бушоном, не была идеальна — для движения перфоленты требовался отдельный оператор. Но у технологии имелся потенциал. Поэтому, когда в начале XIX века такие станки оптимизировал другой француз — Жозеф Мари Жакар — они приобрели популярность. Жаккардовы устройства распространились по всей Европе. При этом перфокарты используются в текстильном производстве и по сей день.

От Бэббиджа до IBM (1840–1928)

Именно Жаккардовым станком вдохновлялся Чарлз Бэббидж при проектировании своей знаменитой аналитической машины — перфокарты показались ему идеальным методом ввода данных.

Предполагалось использование перфокарт трёх типов — с входными данными, информацией о планируемой арифметической операции, и инструкциями для выгрузки информации из оперативной памяти. Однако при жизни Бэббиджа полноценный прототип не был реализован, сохранились лишь перфокарты, предположенные для демонстрации.

В массовое пользование перфокарты вошли значительно позже, с изобретением табуляторов — электромеханических машин для авторизации обработки данных. Их потенциал в сферах статистики и бухгалтерского учёта стал гарантией коммерческого успеха и поспособствовал росту IBM.

Правительство США закупило ряд таких машин для проведения переписи населения в 1890 году. Эксперимент оказался удачным и их примеру последовало множество стран. Например, в 1897 году табуляторы использовались в единственной в истории переписи Российской Империи.

Используемые во время переписи населения перфокарты имели всего 24 колонки в ширину и создавались из непрочной бумаги. Более того, они умели хранить лишь примитивную информацию из опросников, например, в каком поле при ответе на вопрос человек поставил галочку. Со временем этого оказалось недостаточно и появилась необходимость в кодировках, которые бы позволили хранить на перфокартах больше информации.

Новый формат перфокарт

Первый стандарт перфокарты для вычислительных систем, стал самым массовым — это был IBM-80. Такие карты имели 80 колонок и позволяли с помощью комбинаций прокалываний кодировать символы латинского алфавита и цифры. Со временем в стандарт были добавлены комбинации для знаков пунктуации и специальных символов. Используемая кодировка называлась EBCDIC (Extended Binary Code Decimal Interchange Code).

Для удобства пользователей мейнфреймов IBM также изготавливался мобильный вариант этих карт, состоявший из 40 колонок.

В Советском Союзе использовались кириллические перфокарты, изготовленные по ГОСТ 10859-64. Стандарт был введён в 1964 году, и в 1969 году обновлён для кодирования 7-битных данных.

Проблемы, решения и снова проблемы

Перфокарты — это лучше, чем ничего. Но особенности формата создают целый ряд проблем. Обращаться с программами, написанными на перфокартах, было попросту неудобно.

Для одной программы зачастую требовались десятки, сотни или даже тысячи перфокарт. Если ветер разбросал стопку карт по комнате, несчастным программистам приходилось вручную восстанавливать их порядок. Конечно, существовали машины автоматической сортировки перфокарт — вроде IBM 82 — но они были дорогими. Их в основном использовали в больших компьютерных центрах для распределения задач по важности.

При этом перфокарты занимали много места. В иных случаях для их хранения использовали целые ангары. Кстати, чтобы внести в программу изменения или исправить ошибку, нужно было искать отверстие на перфокарте и буквально заклеивать его. Отсюда и пошло употребление слова «патч».

Из-за большого количества неудобств от этого формата хранения данных отказались. Перфокарты заменила магнитная лента, которая до сих пор используется в дата-центрах.

Мало кто знает, что создателем процессора Pentium компании Intel является ученый СССР Пентковский В.М. И благодаря ему существуют все современные процессоры Intel в том виде, в котором они есть. О том, как это произошло.

Свое восхождение по кремниевой лестнице успеха американская компания Intel начала еще в 1968 году. Но достаточно продолжительное время после своего основания компания Intel каких-либо значимых успехов не добилась. Свое производство она начинала с простых микросхем, и только через три года после своего основания начала выпуск микропроцессоров – Intel 4004, а через некоторое время и следующей модели – Intel 8008. Они использовались в калькуляторах, на конвейерных линиях заводов для автоматизации производства и для каких-либо серьезных целей были не пригодны. В 1974 году был выпущен первый универсальный микропроцессор – Intel 8080, который применялся в компьютерах. После этого дела компании постепенно пошли вверх, но особых прорывов не было.

Но по воле судеб в конце 1991 года не без помощи западных коллег произошел развал СССР. И ряд деструктивных процессов протекающих при этом явился причиной того, что выдающийся советский ученый Пентковский Владимир Мстиславович после приглашения его в компанию Intel принял решение покинуть СССР и продолжить там воплощать в жизнь свои гениальные идеи в области микроэлектроники.

Руководством компании Intel Пентковский В.М. был назначен ведущим разработчиком ее микропроцессоров. Там он приступил к созданию первого в компании Intel суперскалярного (способного выполнять более одной операции за один такт) процессора. И в 1993 году компания Intel выпустила свой первый суперскалярный процессор – Pentium. По своим возможностям он превосходил остальных конкурентов и обеспечил компании лидирующие позиции на рынке.

Следует отметить, что разработка процессора Pentium была проведена в очень сжатые сроки. Сделать это компании Intel удалось благодаря тому, что Пентковский В.М. увез с собой из СССР, из института точной механики и вычислительной техники им. С.А. Лебедева РАН, где он ранее трудился, много идей и наработок.

Причем идеи эти были не «голыми», а имели под собой многолетние практические наработки, в которых выявленные недочеты были проанализированы коллективом института и устранены. То есть большинство идей уже были обкатаны в «железе», например в суперскалярном процессоре «Эль-90», прототипы которого были выпущены институтом в 1990 году. 

Невольным помощником Пентковского В.М. в создании процессора Pentium стал другой выдающийся советский ученый Бабаян Борис Арташесович.

Он вместе с Пентковским В.М., находящимся в то время в СССР, в конце 70-х совместно разработали суперкомпьютер «Эльбрус» на базе суперскалярного процессора и создали язык программирования для него.

Через некоторое время ими был разработан усовершенствованный «Эльбрус-2» получивший в СССР массовое распространение в сферах требующих больших объемов вычислений. В таких, как оборонный сектор, например, в системах противоракетной обороны. В космическом секторе в центрах управления космическими полетами.

Следующей моделью был «Эльбрус-3», но в серийный выпуск он не пошел, не успел, финансирование прекратилось по причине начала развала СССР.

И получилось, что многолетние наработки не только этих двух ученых, но и всего коллектива института благополучно переехали с Пентковским В.М. в американскую компанию Intel. Таким образом, фактически проектирование процессора Pentium происходило в СССР в институте точной механики и вычислительной техники в период с конца 70-х и до развала СССР в 1991 году. Подтверждением этого является большое сходство архитектуры советского процессора «Эль-90» выпущенного до развала СССР с архитектурой линейки процессоров Pentium.

После процессора Pentium Пентковский В.М. приступил к разработке следующих поколений процессоров: Pentium II, Pentium III, Core 2 Duo, HAL9000, Matrix. Которые успешно серийно выпускались.

А Бабаян Б.А. из СССР не уехал, и со своими коллегами в 1992 году организовал ныне широко известную российскую компанию «Московский центр SPARC-технологий (МЦСТ)». В которой разрабатывались процессоры «Эльбрус» для внутренних нужд России.