Kürzlich hat Google Research eine Plattform, die historische Städte durch 3D-Visualisierungen rekonstruieren kann (Kartta Labs), als Open Source zur Verfügung gestellt. Bei der Plattform handelt es sich um ein modulares und skalierbares System zur virtuellen Rekonstruktion von Städten aus historischen Karten und Fotos.
Die Forscher stellten Kartta Labs als kollaborative Zeitreise vor und erklärten, dass das ultimative Ziel dieser Arbeit darin besteht, ein Zeitreiseerlebnis zu schaffen, das den Benutzern hilft, virtuell in die Vergangenheit zu reisen. Sie verglichen es weiter mit Google StreetView und erwähnten, dass beide Plattformen sehr starke Ähnlichkeiten aufweisen, mit der zusätzlichen Funktion, weit in der Zeit zurück zu reisen.
Was steckt hinter Kartta Labs?
Den Forschern zufolge stützt sich Kartta Labs auf Crowdsourcing und künstliche Intelligenz und besteht aus zwei Hauptmodulen, nämlich Karten und 3D-Modellen. Darüber hinaus besteht jedes Modul aus Untermodulen, die es dem System ermöglichen, eine Stadt aus historischen Karten und Fotos zu rekonstruieren.
Karten: Das Modul Maps erstellt einen Kartenserver zusammen mit einer Zeitdimension. Dieses Modul besteht aus einer Reihe von Werkzeugen, die es den Benutzern ermöglichen, historische Karten hochzuladen, sie georektifizieren, um sie mit den Koordinaten der realen Welt abzugleichen und sie in das Vektorformat umzuwandeln, indem ihre geographischen Merkmale nachgezeichnet werden. Die Untermodule der Karten umfassen Georektifizierung, Vektorisierung, Kachelung und Visualisierung.
3D-Modelle: Andererseits zielt das Modul 3D-Modelle darauf ab, die detaillierten, vollständigen 3D-Strukturen historischer Gebäude anhand der zugehörigen Bilder und Kartendaten zu rekonstruieren. Die historischen Bilder und historischen Vektorkarten werden als Input verwendet, was einen Output mit einer 3D-Darstellung eines Gebietes über die Zeit darstellt. Die Untermodule dieses Moduls umfassen Fotoannotation, Fassadenanalyse und -entzerrung, 3D-Rekonstruktion, 3D-Modellspeicher, 3D-Rendering und Daten.
Elementare Schritte zum Aufbau dieses Projekts waren:
- Aufbau eines modularen und skalierbaren Systems zur Erfassung, Verarbeitung und Bereitstellung von Kartendaten, die nach Zeit und Raum indiziert sind. Das Maps-Projekt besteht aus einem Stapel von Web-Anwendungen, die historische Karten sammeln und vektorisieren.
- Historische Gebäude wurden als Gebäude rekonstruiert. Dazu führten die Forscher eine Bildverarbeitungs-Pipeline ein, in der im ersten Schritt eine Bildsegmentierung zur Identifizierung von Gebäudefassaden vorgenommen wurde. Die verbesserte Pipeline extrahiert 3D-Merkmale der Fassaden und bezieht genaue Fußabdrücke aus historischen Karten ein.
- Schließlich wird das Ergebnis als 3D Mesh Modell in einem Online-Repository gespeichert, das über eine öffentliche API zugänglich ist.
Funktionsweise.
Die Forscher folgten den Prinzipien des Systemdesigns, um die Architektur von Kartta Labs zu entwerfen und ein modulares System aufzubauen. Die Module und ihre Untermodule werden in erster Linie auf der Grundlage ihres Inputs und Outputs definiert. Den Forschern zufolge wird der Output eines Untermoduls zum Input eines anderen, wodurch ein organischer Arbeitsablauf entsteht.
Kartta Labs wird in mehreren Sprachen mit unterschiedlichen Technologien und Entwicklungsrahmen implementiert. Die Implementierungen aller Anwendungen werden durch Docker-Container und Kubernetes vereinheitlicht. Zusätzlich zur Kubernetes-Engine werden die verwalteten Datenbanken und der Speicher der Google Cloud Platform (GCP) verwendet, um die Skalierbarkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit des Systems zu nutzen. Sie nutzten auch die Google Clouds Functions, eine serverlose Ausführungsumgebung, in der einfache Cloud-Dienste in einige einfache Dienste umgewandelt werden können.
Anwendungen.
Kartta Labs ist in der Lage, genaue historische Geodaten über die Zeit als Referenz zur Verfügung zu stellen. Den Forschern zufolge ist Kartta Labs das einzige System, das in der Lage ist, historische Karten nicht nur zu vektorisieren, sondern sie auch in 3D über die Zeit hinweg zu rekonstruieren. Es gibt mehrere andere Anwendungsfälle und -möglichkeiten dieses Systems, von denen einige im Folgenden erwähnt werden.
- Das Kartta Labs-System bietet eine wertvolle Plattform und Ressource für Forschung und Bildung. Es kann verwendet werden, um zahlreiche Bildungs- und Forschungsanwendungen und Anwendungsfälle zu erleichtern, z.B. Themen aus Soziologie, Urbanisierung, Biodiversität usw.
- Kartta Labs können zur Erkennung von Veränderungen in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden, von der Stadtplanung bis hin zur Verkehrs- und Gesundheitspolitik.
- Unterhaltung kann ein wichtiger Anwendungsfall für Kartta Labs sein, da diese Plattform für ortsbezogene Spiele wie Ingress genutzt werden kann, da sie deren Karten in der Zeitdimension erweitern kann.
- Kartta Labs können von der Filmindustrie genutzt werden, um präzise und fotorealistische historische Szenen nachzustellen.
Fazit.
Den Forschern zufolge ermöglicht dieses System den Benutzern, kollaborative Zeitreisen zu erleben, so dass sie gemeinsam die Vergangenheit rekonstruieren und auf einer Open-Source- und offenen Datenplattform erleben können. Die Plattform unterscheidet sich auch dadurch von den früheren Arbeiten, dass sie die Funktionen mehrerer ähnlicher Anwendungen kombiniert und diese als Open-Source- und offene Datenplattform zur Verfügung stellt.
Sie nutzten Kubernetes, um die Tools zu implementieren und zu verwalten und um es anderen zu erleichtern, die Anwendungssuite entweder für Entwicklungs- oder Produktionszwecke neu zu implementieren. Das System wird auf der Google-Cloud-Plattform betrieben und soll bis Ende dieses Jahres in einer Vollversion auf den Markt kommen.
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