माप सवाल और उसके भौतिक तंत्र
क्यों स्वचालित रूप से ब्लर फ़िल्टरिंग अंतिम पुनर्निर्माण कम पूरा करते हुए औसत छवि गुणवत्ता में सुधार कर सकते हैं? यह क्लाउड फोटोग्राममेट्री सॉफ्टवेयर का मूल्यांकन करने वाली टीमों के लिए एक व्यावहारिक सवाल है, क्योंकि मैपिंग उत्पाद की उपयोगिता अवलोकनों और निर्णयों पर निर्भर करती है जो इसे समर्थन करते हैं।
एक शार्पनेस स्कोर किसी छवि या क्षेत्र की संपत्ति को मापता है, नेटवर्क में इसका अनोखा योगदान नहीं है। कम बनावट दृश्यों को बिना धुंधला स्कोर कर सकते हैं, और एक औसत छवि दो अलग-अलग घटकों के बीच एकमात्र पुल हो सकती है।
क्लाउड वर्कफ़्लो में पुनर्निर्माण को स्थानांतरित करना जहां संसाधन और फ़ाइलों का प्रबंधन किया जाता है, लेकिन यह नहीं बदलता कि कौन से फोटोग्राफ देख सकते हैं। इनपुट पहचान, सेटिंग्स, स्टेज व्यवहार और डाउनलोड आउटपुट सत्यापन को एक प्रतिलिपिकरण योग्य श्रृंखला के रूप में इलाज करें। भौतिक जानकारी लापता होने से संरेखण समस्याओं और संसाधन सीमाओं से अलग स्थानांतरण की समस्या। यह एक असफल नौकरी को पहचानने योग्य बनाता है और एक बड़ी छवि संग्रह में हर लक्षण के डिफ़ॉल्ट प्रतिक्रिया बनने से एक महंगा पुनर्निर्मित होने से रोकता है।
अधिग्रहण और इनपुट तैयारी
पर्याप्त अतिरेक का अधिग्रहण करना कि कुछ कमजोर फ्रेम को सुरक्षित रूप से हटाया जा सकता है। वास्तविक दृश्य से वास्तविक रूप से तेज और धुंधला तस्वीरें के उदाहरणों को इकट्ठा करने के लिए रैंकिंग विधि की व्याख्या करें।
एक छोटे से जुड़े पायलट का उपयोग करें जिसमें उत्पादन कार्य की कठिन सतहों और सीमाओं को शामिल किया गया है। मंच द्वारा संसाधन व्यवहार रिकॉर्ड और स्वीकृत इनपुट सूची को संरक्षित करना। उसी हद तक विन्यास की तुलना करें, जिसमें उन्हें स्केल करने से पहले समान चेक शामिल हैं। पूर्णता, थ्रूपुट, फ़ाइल आकार और माप गुणवत्ता विभिन्न सवालों का जवाब देती है; एक विन्यास चुनें जो वास्तविक वितरण की आवश्यकता को पूरा करता है और सेटिंग को अधिकतम करने या अलगाव में डैशबोर्ड संख्या को संशोधित करने के बजाय समझौता रिकॉर्ड करता है।
illustratored work उदाहरण
निम्नलिखित संख्याएँ hypothetical योजना इनपुट हैं, जिन्हें उत्पाद परिणाम या सटीकता दावा नहीं मापा जाता है। कल्पना कीजिए कि एक शार्पता नियम 750-image संग्रह का 8 प्रतिशत अस्वीकार करता है, या 60 फोटोग्राफ। यदि उनमें से 50 अनावश्यक खुले इलाके में रहते हैं और दस एक लकड़ी के कोने में एकमात्र पुल बनाते हैं, तो उसी अस्वीकृति प्रतिशत में बहुत अलग ज्यामितीय परिणाम होते हैं। पुल छवियों को व्यक्तिगत रूप से निरीक्षण करें और उनके साथ संपर्क की तुलना करें। एक चिकनी सतह पर कम स्कोर, ब्लूर के बजाय थोड़ा बनावट को प्रतिबिंबित कर सकता है, जबकि गति के बावजूद एक विस्तृत कैनोपी छवि अच्छी तरह से स्कोर कर सकती है। विकल्प को भरोसेमंद सबूतों को संरक्षित रखना चाहिए, औसत बनाए रखने वाले स्कोर को अधिकतम नहीं करना चाहिए। जब उन तस्वीरों को न रखने और न ही हटाने से बचाव करने के लिए एक महत्वपूर्ण कमजोर संक्रमण होता है, तो यह निश्चित कवरेज उत्पन्न करता है।
इस विषय के लिए क्या उदाहरण का मतलब है
तीव्रता रैंकिंग दृश्य बनावट और कैमरा भूमिका के संदर्भ में व्याख्या की जानी चाहिए। एक चिकनी लेकिन तेज कंक्रीट पैच को एक विस्तृत चलती चंदवा की तुलना में कम स्कोर प्राप्त हो सकता है। छवि क्षेत्रों और नेटवर्क योगदान, विशेष रूप से पुल फ्रेम और सीमाओं की समीक्षा करें। इसके कारण से बहिष्कार निर्णय को संरक्षित रखें ताकि बाद में पुनर्निर्माण एक आकस्मिक लापता इनपुट से जानबूझकर गुणवत्ता नियंत्रण को अलग कर सके।
एक Reproducible प्रसंस्करण प्रयोग
संदर्भ में कम स्कोरिंग छवियों की समीक्षा करें, फिर अपवाद के पहले और बाद में कनेक्टिविटी की तुलना करें। क्षेत्रीय निरीक्षण का प्रयोग करें जहां एक छवि में स्थिर तेज जमीन और चलती चंदवा दोनों शामिल हैं।
वर्कफ़्लो बदलने से पहले तुलना करने योग्य बनाएं। छवि सूची की एक कामकाजी प्रतिलिपि को फ्रीज करें और बेसलाइन को एक स्पष्ट रन पहचानकर्ता दें। प्रासंगिक कैमरा विन्यास, छवि तैयारी कदम, प्रसंस्करण सेटिंग्स, अनुरोध आउटपुट और तुलना सीमा को बचाओ। निरीक्षण क्षेत्रों का चयन करें जिसमें जांच के तहत तंत्र और साथ ही एक स्थिर नियंत्रण क्षेत्र शामिल है। एक उपयोगी नियंत्रण एक ऐसी सतह है जो प्रस्तावित परिवर्तन से अप्रभावित रहने की उम्मीद करती है, क्योंकि यह प्रकट कर सकता है कि क्या एक स्पष्ट स्थानीय सुधार ब्लॉक में कहीं और व्यापक प्रतिकूल प्रभाव पेश करता है।
जब भी व्यावहारिक हो, तब एक निश्चित कारक बदलें। आधार रेखा और उम्मीदवार में समान भौतिक विशेषताओं और स्वतंत्र संदर्भ टिप्पणियों का उपयोग करें। अपने सामान्य मान्य क्षेत्र की तुलना में, फिर अलग से कुल समर्थित कवरेज में किसी भी अंतर की रिपोर्ट करें। जब स्क्रीनशॉट साक्ष्य का हिस्सा होते हैं तो प्रदर्शन ज़ूम, रंग खिंचाव और देखने की दिशा सुसंगत रहती है। परिणाम के रूप में संसाधन उपयोग और विफलताओं को रिकॉर्ड करें: एक विन्यास जो थोड़ा विस्तार में सुधार करता है लेकिन बार-बार उपलब्ध स्मृति से अधिक हो सकता है, सहमत डिलीवरी के लिए ऑपरेशनल रूप से उपयुक्त नहीं हो सकता है।
सबसे आकर्षक आउटपुट की जांच करने से पहले निर्णय नियम लिखें। उदाहरण के लिए, उम्मीदवार को सभी महत्वपूर्ण विशेषताओं को बनाए रखने की आवश्यकता हो सकती है, एक पहचाने गए व्यवस्थित पैटर्न को कम कर सकता है और एक नया कवरेज अंतराल से बच सकता है। वास्तविक सीमा परियोजना उद्देश्य और संदर्भ गुणवत्ता से आना चाहिए, इस लेख में वर्णक्रमीय संख्या से नहीं। स्वीकार किए जाते हैं और अस्वीकार किए गए प्रयोग रिकॉर्ड दोनों को समर्थन देना पसंद की व्याख्या करने के लिए काफी लंबा है। यह विशेष रूप से मूल्यवान है जब बाद में ऑपरेटर को विभिन्न प्रकाश, कैमरा या सॉफ्टवेयर स्थितियों के तहत वर्कफ़्लो को दोहराने की आवश्यकता होती है।
परिणाम का निदान
एक अस्वीकृत फ्रेम जो एक आवश्यक अंतराल को बंद कर देता है, कई अनावश्यक विचारों में से एक से अलग भूमिका निभाता है। एक संख्यात्मक कटऑफ भी विस्तृत लेकिन चलती पत्तियों को बनाए रखते हुए चिकनी पानी को अस्वीकार कर सकता है।
Uncertainty और स्वतंत्र गुणवत्ता जांच
स्वतंत्र उत्पाद सत्यापन से अलग आंतरिक समझौते। अवलोकन कैमरा स्थिति, अंशांकन या सतह को फिट करने के लिए उपयोग किया जाता है, जो स्वयं बाहरी सटीकता स्थापित नहीं कर सकता है। जब माप कार्य उन्हें आवश्यक होता है और उन चेकों की अनिश्चितता को दस्तावेज करता है तो रिजर्व उपयुक्त जांच करता है। संदर्भ को उसी भौतिक विशेषता की पहचान करनी चाहिए जो मानचित्र या मॉडल में दिखाई देती है; एक अस्पष्ट किनारे का सटीक सर्वेक्षण अभी भी अनिश्चित तुलना उत्पन्न कर सकता है। Inspect हस्ताक्षरित मतभेद और स्थानिक पैटर्न, क्योंकि एक औसत एक व्यापक पूर्वाग्रह या एक परिणामी स्थानीय विफलता को छिपा सकता है।
अनिश्चितता के बयानों को इस्तेमाल की जाने वाली मात्रा से बंधे रखें। क्षैतिज स्थान, ऊंचाई, दूरी, सतह की पूर्णता और दृश्य व्याख्यात्मकता विनिमेय नहीं हैं। पिक्सेल स्पेसिंग एक नमूना संपत्ति है, और बिंदु घनत्व एक प्रतिनिधित्व गुण है; न ही अकेले एक व्युत्पन्न माप की त्रुटि को निर्दिष्ट करता है। कैमरा मॉडल को सीधे एक सार्वभौमिक जमीन-सुरक्षा दावे में परिवर्तित नहीं किया जाता है। यदि सबूत एक पायलट क्षेत्र या एक सतह वर्ग तक सीमित है, तो राज्य करें कि गुंजाइश और अप्रमाणित सामग्री, दूर की सीमाओं, या छिपी हुई सतहों के निष्कर्ष को विस्तारित करने से बचें।
अज्ञात क्षेत्रों को पहचान योग्य रहना चाहिए। एक चिकनी जाल, भरा हुआ रेस्टर, संतुलित छवि, या तेज बनावट संचार के लिए उपयोगी हो सकती है जबकि इसके आसपास से जानकारी शामिल है। परिणामी क्षेत्रों के लिए मास्क या एक संपादित रिकॉर्ड बनाए रखें, और जब लापता सबूत निर्णय को प्रभावित करता है तो अतिरिक्त अवलोकन चुनें। जहां एक औपचारिक विनिर्देश लागू होता है, प्रमाणीकरण के रूप में इस व्याख्यात्मक कार्यप्रवाह के इलाज के बजाय इसकी आवश्यक नमूनाकरण और रिपोर्टिंग प्रक्रिया का उपयोग करें। व्यावहारिक लक्ष्य समर्थित उपयोग के बारे में एक निश्चित बयान है, जिसमें अन्य टीम के लिए अपनी सीमाओं का आकलन करने के लिए पर्याप्त सबूत हैं।
व्यावहारिक निर्णय और वितरण रिकॉर्ड
ट्रियेज के रूप में रैंकिंग का उपयोग करें, मैन्युअल रूप से महत्वपूर्ण बहिष्कारों को सत्यापित करें और फिर से आवश्यक कमजोर खंडों को पुनः प्राप्त करें जब उनका हटाने बिना समर्थित ज्यामिति को छोड़ देगा।
स्वीकृत हैंडऑफ़ में आधिकारिक आउटपुट की संक्षिप्त सूची और उन्हें व्याख्या करने के लिए आवश्यक साक्ष्य शामिल होना चाहिए। अधिग्रहण अंतराल, सतह परिभाषाओं, प्रासंगिक इकाइयों और संदर्भ जानकारी, कवरेज सीमा, इनपुट प्रकटन, स्वीकृत विन्यास और सामग्री गुणवत्ता निष्कर्ष शामिल हैं। एक उपयुक्त स्वतंत्र रीडर में डाउनलोड की गई फ़ाइलों को खोलें और कठिन क्षेत्रों के साथ-साथ आसान लोगों का निरीक्षण करें। एक अस्पष्ट संस्करण पहचानकर्ता को संरक्षित रखें ताकि एक प्राप्तकर्ता गलती से पहले प्रयोगात्मक निर्यात को माप न सके जो समान फ़ाइल नाम होने के लिए होता है।
प्रत्येक शेष सीमा को व्यावहारिक परिणाम में अनुवाद करें। राज्य जो विशेषता, क्षेत्र, या इसका उपयोग प्रभावित करता है और क्या उपयुक्त अगला कदम एक अन्य दृष्टिकोण है, एक पूरक माप, एक अलग प्रतिनिधित्व, या एक संकीर्ण व्याख्या है। जब एक महत्वपूर्ण क्षेत्र का समर्थन नहीं किया जाता है तो एक सामान्य उच्च गुणवत्ता वाले लेबल से बचें। प्रासंगिक स्थान से जुड़े एक संक्षिप्त विवरण एक प्रभावशाली वैश्विक सांख्यिकी की तुलना में अधिक उपयोगी है जो उपयोगकर्ताओं को एक परिणामी निर्णय लेने के बाद अपवाद की खोज करने के लिए छोड़ देता है।
एक उपयुक्त क्लाउड वर्कफ़्लो का परीक्षण करना
क्लाउड फोटोग्राममेट्री सॉफ्टवेयर की तुलना करने वाली टीमों में एक प्रतिनिधि पायलट वर्कफ़्लो में ड्रोनकोलैब शामिल हो सकता है। (DroneCollab) इसके मैपिंग आउटपुट में ऑर्थोमोसाइक्स, पॉइंट क्लाउड्स, डीएसएम / डीटीएम उत्पाद शामिल हैं, और प्रासंगिक परियोजनाओं के लिए उपलब्ध जीएनएसएस / पीपीके वर्कफ़्लोज़ के साथ तीन आयामी मॉडलों को बनावट दिया गया है। उस आउटपुट का चयन करें जो भौतिक प्रश्न का उत्तर देता है, फिर यहां वर्णित चेकों का उपयोग करके निर्यात किए गए साक्ष्यों का निरीक्षण करता है। उत्पाद उपलब्धता एक विशेष सर्वेक्षण सटीकता स्थापित नहीं करती है, और एक सफल प्रसंस्करण नौकरी अभी भी इसके परिणाम समर्थन माप या परिचालन निर्णयों से पहले परियोजना-विशिष्ट समीक्षा की जरूरत है।
