Детектируем объекты YOLOv8 по RGB и берём расстояние до каждого из depth-канала Orbbec: выравнивание глубины на цвет, устойчивая оценка по bbox через перцентили, отрисовка в OpenCV. Скрипт целиком и разбор ошибок.
Собираем датасет RGB+depth с промышленной камеры Gemini 435Le: запись в MCAP через ros2 bag, выбор QoS, оценка объёмов потока, программная запись через rosbag2_py и аккуратный реплей для обучения моделей.
Две камеры Orbbec смотрят на одну сцену с разных ракурсов: снимаем слепые зоны и блики. Внешняя калибровка по шахматной мишени, трансформация облаков в общий базис на NumPy, даунсемплинг и слияние в Open3D.
Старый код на OpenNI2 (Astra, Kinect-эпоха) продолжает работать с камерами Orbbec: ставим OpenNI2, подключаем драйвер Orbbec, проверяем NiViewer и открываем камеру из OpenCV, C++ и ROS 1 openni2_launch.
Подключаем Orbbec Gemini 335L к ROS 2 через драйвер orbbec_camera, проверяем depth-топики, собираем rviz2-конфигурацию и пишем узел-колоризатор карты глубины на Python. С разбором типовых проблем QoS, TF и USB.
Фотоотчёт без метрики не защищает: как периодическое 3D-сканирование даёт инвестору и банку измеримое доказательство прогресса стройки.
Щебень, песок, зерно: как считать объёмы штабелей внутри ангара и на площадке, ловить утруску и закрывать инвентаризацию за один обход LiDAR-сканером.
Нивелир по маркам, роботизированный тахеометр или периодический LiDAR: как построить наблюдение за зданием в зоне влияния стройки и сравнивать эпохи.
Рельеф, строения и посадка дома: как SLAM-сканер с RTK-точностью 0,8 см снимает участок ИЖС быстрее пикетной съёмки. Подходы, цены, чек-лист.
Десятки тысяч квадратных метров без сотен скан-станций: SLAM-обход с точностью около 1 см, этажи за один визит. Подходы, модели, чек-лист.
Конец содержания
Конец содержания
У вас еще нет аккаунта? Регистрация
Добавьте оборудование из каталога. Загляните в каталог — сканеры, камеры глубины и вычислительные модули под вашу задачу.
Перейти в каталог
