पिछले 30 अप्रैल को, अरोयोमोलिनोस के पास A-5 पर एक दुर्घटना के कारण बाईं लेन को बंद करना पड़ा, जिससे कई किलोमीटर लंबा जाम लग गया। सौभाग्य से, किसी के गंभीर रूप से घायल होने की सूचना नहीं मिली। ये प्रतीत होने वाली सामान्य दुर्घटनाएँ उन्नत दस्तावेज़ीकरण तकनीकों को लागू करने के लिए आदर्श होती हैं। Foro3D में, हम विश्लेषण करते हैं कि कैसे फोटोग्रामेट्री और लेज़र स्कैनिंग दृश्य के हर विवरण को बाद में आभासी विशेषज्ञ मूल्यांकन के लिए कैप्चर करने की अनुमति देते हैं।
दृश्य कैप्चर में फोटोग्रामेट्री और लेज़र स्कैनिंग 🚗
A-5 जैसी दुर्घटना का दस्तावेजीकरण करने के लिए, प्रोटोकॉल प्रभावित लेन को बंद करने से शुरू होता है। टीम एक ग्राउंड-आधारित लेज़र स्कैनर तैनात करती है जो मिलीमीटर-सटीकता के साथ एक पॉइंट क्लाउड उत्पन्न करता है, जो वाहनों की अंतिम स्थिति, ब्रेकिंग के निशान और सड़क के क्रॉस-स्लोप को रिकॉर्ड करता है। समानांतर में, ड्रोन या उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरों का उपयोग करके फोटोग्रामेट्री का एक सत्र आयोजित किया जाता है। RealityCapture या Metashape जैसा प्रोसेसिंग सॉफ़्टवेयर एक बनावट वाला 3D मॉडल बनाने के लिए छवियों को ऑर्थो-रेक्टिफाई करता है। यह मॉडल प्रभावों के बीच की दूरी को मापने और डामर के घर्षण गुणांक की गणना करने की अनुमति देता है, जो गतिशील पुनर्निर्माण के लिए महत्वपूर्ण डेटा है।
डिजिटल ट्विन्स के माध्यम से रोकथाम और सड़क सुरक्षा 🛡️
मात्र दस्तावेज़ीकरण से परे, अरोयोमोलिनोस में दुर्घटना का 3D मॉडल वैकल्पिक प्रक्षेपवक्रों का अनुकरण करने और प्रभाव बिंदु से दृश्यता का मूल्यांकन करने का काम करता है। पॉइंट क्लाउड को PC-Crash जैसे वाहन गतिशीलता सॉफ़्टवेयर में आयात करके, विशेषज्ञ यह निर्धारित कर सकते हैं कि गति उपयुक्त थी या नहीं या सूर्य की चकाचौंध जैसे कारक मौजूद थे या नहीं। यह विश्लेषण न केवल कारणों को स्पष्ट करता है, बल्कि उस खंड पर सिग्नलिंग में सुधार करने के लिए उद्देश्यपूर्ण डेटा प्रदान करता है, जो बिना किसी हताहत के एक घटना को भविष्य की सड़क सुरक्षा के लिए एक तकनीकी सबक में बदल देता है।
क्या आप फोटोग्रामेट्री के साथ स्कैनिंग को संयोजित करेंगे?