측정 질문과 물리적 메커니즘
어떤 메타데이터가 컨소시엄은 추가 컴퓨팅 리소스가 투입되기 전에 실패한 정렬을 설명할 수 있습니까? 이 팀은 온라인 포토그라피컬 소프트웨어를 평가하는 데 필요한 문제입니다. 매핑 제품의 유용성은 그것을 지원하는 관측 및 결정에 따라 달라집니다.
이미지 메타데이터는 위치, 시간, 치수, 카메라 정체성 및 광학 설정을 설명할 수 있지만 불완전하거나 의도적으로 할 수 있습니다. 올바른 전망 엄밀은 파일의 메타데이터가 실제 노출에 대응한다는 것을 보여주지 않습니다.
리소스 및 파일 관리가 가능한 클라우드 워크플로우 변경에 대한 이동 재구성은 아니지만 사진이 관찰 할 수있는 것을 변경하지 않습니다. 입력 정체성, 설정, 단계 행동 및 한 재현 가능한 체인으로 출력 검증을 다운로드했습니다. 정렬 문제 및 자원 제한의 분리 된 전송 문제. 이것은 실패한 일 diagnosable 만들고 큰 이미지 수집에 있는 각 symptom에 과태 응답이 되는 비싼 재회를 방지합니다.
취득 및 입력 준비
이미지 수, 치수, 카메라 식별자, 타임스탬프 범위 및 사용 가능한 위치 필드의 재고를 작성합니다. 비행 기록과 의심스러운 아웃 런을 비교하여 침묵으로 누락 된 값을 채우기보다 오히려.
생산 작업의 어려운 표면과 경계를 포함하는 작은 연결 파일럿을 사용합니다. 기록 자원 행동 단계로 허용된 입력 재고를 보존합니다. 같은 체크와 동일한 범위에 구성을 비교하여 그들을 스케일링하기 전에. Completion, throughput, file size 및 측정 품질은 다른 질문에 답합니다. 실제 배송 요건을 충족하고 설정 또는 대시보드 번호를 극대화하는 대신 타협을 기록하는 구성을 선택하십시오.
일러스트레이션은 예
다음 숫자는 측정되지 않는 저하 계획 입력, 제품 결과 또는 정확도 요구입니다. 재고목록은 한 카메라에서 950 사진이 포함되지만 3 개의 별 저장 이미지 크기를보고합니다. 클라우드 리소스를 할당하기 전에 그 하위 설정을 투자합니다. 누락된 좌표가 있는 20개의 이미지 서브셋은 여전히 강한 이미지 연결이 있는 경우에 기하학적으로 유용합니다, confidently 잘못된 위치가 가진 200 이미지 서브셋이 초기 페어링 또는 제약을 잘못할 수 있는 동안. 메타데이터의 완전성을 정확도로 평가하지 않습니다. 비행 기록과 실제 장면과 의심스러운 가치를 비교합니다. 파생 메타데이터 또는 명시된 외부 입력에 대한 기록 확인된 수정, 원본 보존. 변하지 않은 소스 파일의 완전한 표시는 조사 재현성을 갖게하고 자발적인 가정이 되는에서 침묵하는 수선을 방지합니다.
이 주제에 대한 예는
Metadata 수리는 보존 및 증거를 기반으로해야합니다. 이미지 연결이 Geometric 정보를 제공하면서 누락된 위치는 누락될 수 있습니다. 즉, 직물 정확한 값은 false constraint를 소개할 수 있습니다. uncertain 해석에서 검증된 개정을 구별합니다. 기존 메타데이터를 보존하고 프로젝트 기록의 변화를 유지하므로 나중에 검토자가 작업 입력이 카메라 파일과 다를 수 있는지 이해할 수 있습니다.
재현성 공정 실험
특정한 카메라 그룹 또는 분리된 구성품을 처리하는지 여부를 검사합니다. 원본 파일을 unchanged 유지하면서 설문조사를 통해 문서화된 처리와 함께 대표 서브셋을 테스트합니다.
작업 흐름을 변경하기 전에 비교 재현성을 확인합니다. 이미지 재고의 작업 사본을 얼어붙은 실행 식별자를 제공합니다. 관련 카메라 구성, 이미지 준비 단계, 처리 설정, 요청된 출력 및 비교 범위를 저장합니다. 조사 및 안정 제어 영역의 메커니즘을 포함하는 검사 지구를 선택하십시오. 유용한 제어는 제안 된 변경에 의해 비정상적으로 남아있는 표면입니다. 그것은 명백한 지역 개선이 블록에서 다른 더 넓은 역효과를 소개합니다.
한 번에 한 번에 통합 된 요소를 실제적으로 변경하십시오. 기본 및 후보자에 대한 동일한 물리적 기능과 독립적 인 참조 관측을 사용합니다. 일반적인 유효 지역에 비해, 다음에 대한 모든 차이를보고 합계 지원되는 적용을 별도로. 스크린 샷이 증거의 일부일 때 디스플레이 줌, 색상 스트레칭 및 시청 방향을 지속적으로 유지하십시오. 기록 자원 사용 및 실패도: 약간의 조정은 세부사항을 개량하고 그러나 반복적으로 유효한 기억은 동의한 납품을 위해 가동으로 적합하지 않을지도 모릅니다.
가장 매력적인 출력을 시험하기 전에 결정 규칙을 작성하십시오. 예를 들어, 후보자는 모든 중요한 기능을 유지해야하며 식별 된 체계 패턴을 감소시키고 새로운 적용 갭을 방지 할 수 있습니다. 실제 임계 값은 프로젝트 목적과 참조 품질에서이 문서의 설명 번호에서, 옵니다. 허용된 모든 것을 보존하고 실험 기록은 선택에 대해 충분히 긴. 나중에 작업자가 다른 조명, 카메라 또는 소프트웨어 조건에서 워크플로를 반복해야 할 때 특히 유용합니다.
결과 진단
사이트에서 단 한 이미지 위치는 metadata 아웃리에있을 수 있습니다. 전체 세션은 더 넓은 조사를 필요로하는 참조 또는 해석 문제를 나타냅니다.
Uncertainty와 독립적인 질 체크
독립 제품 검증에서 내부 계약 분리. 카메라 위치, 교정, 표면에 적합한 관찰은 외부 정확도를 설정할 수 없습니다. 측정 작업이 필요한 경우 적절한 검사를 예약하고 그 검사의 불확실성을 문서화하십시오. 참고 사항은지도 또는 모델에 나타나는 동일한 물리적 기능을 식별해야합니다. 주변 가장자리의 정확한 조사는 여전히 불확실한 비교를 생산할 수 있습니다. Inspect 서명된 차이와 공간 패턴, 단일 평균이 넓은 편견을 숨길 수 있기 때문에 또는 한 비상 현지 실패.
사용중인 수량에 묶인 불확실한 진술을 유지합니다. 수평 위치, 높이, 거리, 표면 완전성 및 시각 해석성은 교환할 수 없습니다. 픽셀 간격은 샘플링 속성이며, 포인트 밀도는 표현 속성입니다. 혼자는 파생된 측정의 오류를 지정하지 않습니다. 카메라 모델은 보편적 인 지상 정확도 청구로 직접 재시동하지 마십시오. 증거가 파일럿 지역 또는 하나의 표면 클래스에 제한되면, 범위가 범위를 확장하고 시험되지 않은 재료, 먼 경계, 또는 숨겨진 표면에 결론을 피하는 상태.
알려진 지역은 식별 할 수 있어야합니다. 부드러운 메쉬, 채워진 래스터, 균형 이미지, 또는 날카로운 질감은 그것의 주변에서 정보 inferred를 포함하는 커뮤니케이션을 위해 유용합니다. 마스크 또는 결과적 인 인 인서트에 대한 편집 기록이 유지되고 누락 된 증거가 결정에 영향을 미칠 때 추가 관찰을 선택합니다. 공식 사양이 적용된 경우, 이 만료 작업 흐름을 인증하는 것보다는 필수 샘플링 및 보고 절차를 사용합니다. 실제 목표는 지원되는 사용에 대한 방어적인 진술이며, 다른 팀에 대한 충분한 증거가 제한을 평가합니다.
실제 결정 및 배달 기록
명시된 파생물에 있는 메타데이터 문제만 확인, 변환을 문서화하고 소프트웨어의 정밀성을 제조하는 대신 값이 불확실한 값을 유지한다.
허용되는 손전등은 권한 출력의 간결 재고를 포함해야하며, 해석에 필요한 증거가 필요합니다. 취득 간격, 표면 정의, 관련 단위 및 참고 정보, 적용 경계, 입력 표, 허용 구성 및 물자 품질 발견을 포함하십시오. 적절한 독립적 인 리더에 다운로드 된 파일을 열고 어려운 지역을 검사하고 쉽게 할 수 있습니다. 불명한 버전 식별자를 보존하기 때문에 수신자는 실수로 유사한 파일 이름을 가지고가는 이전 실험적 수출을 측정하지 않습니다.
각 나머지 제한을 실제 결과에 번역하십시오. 특징, 영역, 또는 해당 단계가 다른 보기인지, 보완 측정, 다른 표현, 또는 더 좁은 해석인지 여부에 영향을 미칩니다. 중요한 영역이 지원되지 않을 때 일반적인 고품질 라벨을 피하십시오. 관련 위치에 첨부 된 짧은 설명은 사용자가 원시 결정을 내릴 때 예외를 발견 할 수있는 인상적인 글로벌 통계보다 더 유용합니다.
적합한 클라우드 워크플로우 테스트
Online Photogrammetry Software의 유용한 평가는 알려진 질문과 대표 이미지 수집으로 시작합니다. DroneCollab는 GNSS/PPK 워크플로우를 사용하여 프로젝트와 같은 3차원 출력을 정형화, Point-cloud, DSM/DTM 및 질감이 가능합니다. 표면과 파일 유형을 검사하는 파일럿을 사용하여 수신자는 실제로 필요합니다. 제품 선택의 독립적 인 합격 확인을 유지하고 원래의 관측을 유지하므로 편리한 클라우드 워크플로우는 검증 가능한 측정 기록에 연결됩니다.
