측정 질문과 물리적 메커니즘
왜 스트레이트가 되거나 이동할 수 있을 때 개별 사진이 허용해 줄까요? 이 팀은 드론 이미지 처리 소프트웨어를 평가하는 팀에 대한 실용적인 질문입니다, 매핑 제품의 유용성 때문에 그것을 지원하는 관측 및 결정에 따라 달라집니다.
롤링 셔터는 다른 시간에 다른 이미지 행을 기록합니다. 카메라 번역 및 교체 그 읽는 동안 단일 엄밀한 카메라 pose는 전체 이미지를 설명 할 수 없습니다. 빠른 노출은 타이밍 기하학을 제거하지 않고 흐르를 줄일 수 있습니다.
Photogrammetric 형상은 이미지 관측, 카메라 모델 및 모든 단말 외부 정보의 관계에서 인화됩니다. 각 추가된 모형 모수 또는 가공 선택권은 그 관계에 관하여 가정을 만듭니다. 시험되고 표시할 수 있는 독립적 인 관찰을 식별하는 가정은 잘못되었습니다. 이 더 낮은 피팅 잔여 또는 denser 출력은 물리적 위치에 대한 강한 증거에 대해 실수로에서 모델의 다른 부분으로 이동했을 때.
취득 및 입력 준비
카메라 모델에 기록하고 노출 기간이 총 읽는 시간을 동일하게 assuming 보다는 셔터 동작을 검사합니다. 부드러운 비행, 제어 속도 및 적절한 오버랩을 사용하여 테스트 블록.
Inspect 소스 사진, 추정된 카메라 및 reconstructed 표면 함께. 카메라 관련 효과는 많은 엄밀한 표면에서 나타날 수 있으며 재료, 모션 또는 가시성 효과는 한 장면 클래스로 자신감을 유지할 수 있습니다. 보정을 선택하기 전에 파이프라인을 통해 symptom을 추적합니다. 의향과 시각 향상을 구별하는 형상을 관찰하고, 의도한 측정에 대한 물리적 구조를 설명 할 수 있는 표현을 사용합니다.
일러스트레이션은 예
다음 숫자는 측정되지 않는 저하 계획 입력, 제품 결과 또는 정확도 요구입니다. 20 밀리 초와 카메라가 6m/s로 이동할 수 있는 illustrative 센서 읽기를 구합니다. 프레임이 카메라가 약 0.12m로 변환하는 동안, 개별 행은 1/1000초만 노출될 수 있지만. 그 노출 내구 번역 blur는 6 mm입니다. 다른 시간 간격은 왜 날카로운 사진이 여전히 롤링 인서트 지오미터 모델이 필요할 수 있는지 설명합니다. 읽는 동안 회전은 사정과 일 수 있고 번역 계산에 의해 대표되지 않습니다. 보정 실험은 따라서 공간 잔여 본과 외부 검사를, 뿐만 아니라 날카로움을 검사해야 합니다. 20 밀리 초 값은 예의 가정이며 알 수없는 카메라 읽는 사양에 대 한 대체 되지 않아야 합니다.
이 주제에 대한 예는
롤링-셔터 보상은 카메라 모델 실험이며, 일반적인 이미지-엔시멘스 필터가 아닙니다. 그것의 가정은 실제적인 감지기 타이밍과 동의 ect도 일치해야 합니다. 비행 다리를 건너 잔여의 징후와 방향을 비교하고 이동 객체보다 안정적인 접지를 검사합니다. 타이밍이 알 수 없는 경우, 불확실한 문서는 단순히 재구성을 완료하기 위해 읽기 아웃 값을 유도하지 않도록 합니다.
재현성 공정 실험
입력 및 유효성점이 변경된 동안 Baseline에 적합한 지원되는 롤링-셔터 모델과 재건축 비교. uncertainty로 알 수없는 읽는 타이밍을 치료, 발명에 대한 값이 아닙니다.
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
이미지 행 또는 비행 방향과 관련된 체계적인 잔여는 격리한 나쁜 점 보다는 더 계시됩니다. 모자이크 외관에 한정된 변화는 녹지 않는 3차원 개악을 숨길지도 모릅니다.
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
자주 검사 및 공간 진단이 향상되면만 교정을 채택한다. 취득 기하학이 약하게 유지되면 캡처를 수정하고 단일 소프트웨어 토글에 의존하는 대신 다시 확인하십시오.
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
DroneCollab는 팀의 정형화, 포인트 클라우드, DSM/DTM 제품 또는 질감이 3차원 모델이 필요할 때 무인비행기 이미지 처리 소프트웨어 평가의 일부를 형성할 수 있습니다. GNSS/PPK 워크플로는 프로젝트가 그에 대한 호출이 관련되었지만, 모든 출력은 여전히 취득 증거와 검토에 달려 있습니다. 어려운 지역을 먼저 시험하고 사용자의 물리적 질문에 대한 선택적 배달을 유지. 명확한 체크를 가진 가장 큰 파일럿은 정확도 또는 갤러리 이미지에 대한 지원되지 않는 약속보다 더 많은 정보입니다.
