1.39
特徴.jpg .jpeg 形式の地上と空撮画像
PIX4DcatchのLiDARとRGB画像

同じプロジェクトで複数のカメラをサポート

画像の位置情報とオリエンテーションを.csvまたは.txtでインポート

インプット

グラウンドコントロールポイント (GCP)
GCPマーキング

既知の座標参照系サポート
ジオイドサポート任意座標系サポート

サイトローカリゼーション

基本的なEXIF/XMPタグをサポートするすべてのRGB画像を処理 。

PIX4Dcatchから出力されるLiDARとRGB画像の両方を処理することで、完全な地上でのワークフローを実現。
異なるカメラからの画像でプロジェクトを作成し、一緒に処理することが可能 。

画像の位置情報とオリエンテーションをテキストファイル(.csv/.txt)でインポート 。

グラウンドコントロールポイント（GCP）をインポート、マーキングすることで、プロジェクトの絶対精度を向上。
PIX4DmapperからのGCPマーキングをPIX4Dmaticへインポート 。
既知の座標系ライブラリーからEPSGまたはESRIコードを選択 。
最も一般的に使用されているジオイドモデルをサポート 。

ローカルまたは現場特定の座標系でのGCPを含んだプロジェクトのジオリファレンス 。
PIX4Dcatchで作成した.wktや.prjファイルをインポートし、カスタム座標系を設定。

関心領域



マルチコアCPU＋GPU対応



CPUコアやスレッド、GPUのパワーを活用した処理速度の向上 。

バックアップメカニズム



キャリブレーション

再最適化



自動マーク
深度点群

高密度点群

深度と高密度の融合

メッシュ

数値表層モデル(DSM)

オルソモザイク
品質レポート










予期しない現象によりPIX4Dmaticを停止したときにも作業内容が失われることのない自動バックアップ
メカニズム 。

キャリブレーション時にカメラ内部パラメータ（焦点距離、オートコリメーションの主点、レンズの歪みなど）と外部カメラパラメータ（位置、傾き）を最適化するためのテンプレート、パイプライン、画像スケール、キーポイント、内部標定確信度パラメータを定義 。
GCPまたはMTPに基づいてカメラの内部と外部パラメータを再最適化し、再構築の品質を向上 。
既知の形状の標定点ターゲットを自動的に検出し、マーキングの工程を加速 。

直下型プロジェクトでは、同点で少なくとも2つのマークが追加されたら、同じポイントのマークをさらに検出 。
PIX4DcatchからのLiDARインプットをもとに深度点群を作成 。

点群の「密度」、「マッチの数」、「画像スケール」、「ノイズフィルター」と「スカイフィルター」のパラメータを定義し、キャリブレーションで生成された低密度点群に基づいて高密度点群を生成 。
震度点群と高密度点群をもとに、単一の点群を作成 。

メッシュの入力、テンプレート、テクスチャーサイズ、デゴースト、デシメーション、Sky mastのパラメータを定義して、3Dテクスチャメッシュを作成。

「解像度 cm/px」
を定義し、「サーフェス均一化」
を「フィルター半径中央値(px)」と有効化し、「補間」を有効化して数値表層モデルの生成 。
数値表層モデル(DSM)と画像を基にオルソモザイクを生成し、デゴーストまたは斜角パラメータを設定。
品質レポートで処理工程ごとに再構築の品質を評価 。

処理テンプレート

直下方向 (Nadir) 、斜め方向 (Oblique)またはカスタムから処理テンプレートを選択 。

プロジェクトの可視化

最適化されたカメラ位置、自動タイポイント、高密度点群、メッシュ、デジタルサーフェスモデル、オルソモザイクの品質を視覚的に評価。
遠近法ビューまたはオルソグラフィックビューで利用可能。

GCPs

チェックポイント

rayCloud利点

プロジェクトで生成されるアウトプットの範囲を縮小、処理を高速化、より鮮明なアウトプットを作成するた
めに、領域を区切る関心領域を定義。

自動GCP
処理機能一覧

マニュアルタイポイント (MTPs)

変更を元に戻す（Undo）/やり直す（Redo)
履歴






ステータスセンター

ベースマップ

距離測定

オリジナル画像と3D情報のどちらも活用することでGCPを最高精度でマーキング 。

プロジェクトの絶対精度を確認するために、オリジナル画像と3D情報を同時に使用し、チェックポイントを最高精度でマーキング 。
マニュアルタイポイントを作成、マーキングしてプロジェクトのキャリブレーションを改善 。
ステップを失くすことなくアクションをUndo/Redoすることが可能 。

すべての実行作業は、履歴パネルで確認可能。
プロジェクトのどの段階へでも作業を戻すことができ、この際、実行された他のステップは履歴として維持される 。

ソフトウェア上での処理や作業時に起きている内容のより詳細な情報 。
シーンの中の距離を測定 。

2Dビューアでは、シーンの背景に地図や衛星データを表示させることで、シーンの状況把握が可能 。
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Get in touch:pix4d.com/jp/matic点群 (.las, .laz)

メッシュからの点群(.laz)メッシュ (.obj, Cesium 3Dタイル, .slpk)

エクスポートDSM (.tiff, .tfw, .prj)

オルソモザイク (.tiff, .tfw, .prj, .jpg,.jgw)
品質レポートPIX4Dsurveyへ直接エクスポート

言語




PIX4Dcloudへ共有する

言語オプション



生成された点群を.lazまたは.lasファイル形式でエクスポート。

3Dテクスチャ付きメッシュを.obj, Cesium 3Dタイル(.b3dm, .json), .slpkファイル形式でエクスポート。

メッシュから点群をエクスポートして、Revitでより良いモデリングを行うことが可能。

生成された数値表層モデル（DSM）を、単一の .tiff またはタイルでエクスポート。
オプションで、.tfwと.prjファイルが可能。
ファイルの圧縮率を選択。
LZWでの圧縮可能。

生成されたオルソモザイクを単一のまたはタイルの.tiffでエクスポート。
オプションで、.tfwと.prjファイルもしくは、.jgwファイルのジオロケーションがついた.jpgファイルもエクスポート可能。
ファイルの圧縮率を選択可能。
LZWでの圧縮も可能。
品質レポートをエクスポートしてプロジェクトの精度と品質を確認

処理後のPIX4Dmaticのプロジェクト（.p4m)をPIX4Dsurveyへ円滑にエクスポート。
この際に使用されるPIX4D独自の.bpcファイル形式はPIX4Dsurvey内での大規模な点群の読み込みと操作を最適化
PIX4DmaticからPIX4Dcloudに結果をアップロードし、共有・コラボレーションを実現。
英語、日本語、スペイン語、フランス語、中国語（簡体字）、韓国語
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ハードウェアCPU: Quad-core または hexa-core Inteli5.

GPU: OpenGL 4.1 以上をサポートする

NVIDIA GPU

ディスクスペース: 150 GB の空き
容量 (画像2000-5000枚で20MP).
350 GB の空き容量 (画像500010000枚で 20MP).

RAM: 32GB (20MPの画像2000～5000枚を処理する場合). 64GB
(20MPの画像5000～10000枚を処理する場合)

OS: Windows 10、11（64ビット）またはmacOS Monterey、Big Sur

Get in touch:pix4d.com/jp/matic