측정 질문과 물리적 메커니즘

왜 잘 정렬 된 카메라 네트워크는 여전히 dense 재건축에 구멍 또는 소음을 생산할 수 있습니까? 이 팀은 정형외과 Mapping Software를 평가하는 데 필요한 문제입니다. 매핑 제품의 유용성은 관찰 및 결정에 따라 달라집니다.

Sparse 정렬은 선택한 인식 기능에서 카메라 관계를 추정하고, dense reconstruction이 눈에 보이는 표면의 훨씬 더 많은 시도를 시도하면서. 다른 질감, 공증 및 일치 제한은이 단계에 영향을줍니다.

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

표면의 강한 기하학적 맥락과 적절한 세부 사항을 모두 취득합니다. 몇 가지 독특한 마커가 매끄럽거나 반사 표면 재구성을 만들 것이라는 것을 가정하지 마십시오.

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. 모든 500 카메라 정렬을 공급하지만, 빛나는 산업 지붕의 65 %만이 쓸모있는 깊이를 가지고 있습니다. 카메라 정렬 및 지붕 완성도는 다른 수량을보고있다. 지붕이 깊이 설정을 증가하기 전에 여러 적합한 전망에 안정적인 불포화 질감을 포함 여부를 검사합니다. 인근 도로와 벽 표면이 잘 재구성되면 실패는 전 세계 표면 별이 될 수 있습니다. 채워진 메시는 직접적인 관측을 추가하지 않고 100에 명백한 지붕 적용을 올릴 수 있었습니다. 지원되는 지붕 분수를 보고 자주적으로 중요한 가장자리를 검열하십시오. 올바른 다음 단계는 다른 캡처 방향 또는 보완 측정이 될 수 있으며 누락 된 정보가 광학 인 장면에 더 큰 클라우드 할당이 아닙니다.

현장의 GNSS 수신기 및 지상 제어 대상
현장 관측 및 독립적 인 검사는 처리 된지도의 해석을 지원합니다. 일러스트 이미지; 설문조사된 데이터셋 또는 성능 벤치마크가 아닙니다.

이 주제에 대한 예는

스파르 및 습한 품질은 별도의 수용 관측을해야합니다. 카메라 일관성은 나중에 처리하지만 모든 재료 표면이 일치 할 수 없다는 것을 보증하지 않습니다. 반사, 이동 및 occluded 클래스를 조기 검사합니다. 클라우드가 표면으로 이전되면 직접 지원 증거를 유지하므로 사용자는 불확실한 지역의 전체보기 표현에서 진정한 재구성 된 기하학을 구별 할 수 있습니다.

재현성 공정 실험

카메라 정렬을 먼저 확인하고, 장면 클래스에 의해 깊이와 표면 완성도를 검사합니다. 카메라 형상이 이미 현명한지 여부를 결정한 후만 dense-stage 설정을 변경합니다.

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

반사 장비에 격차를 가진 안정되어 있는 사진기 해결책은 표면 특정한 문제를 건의합니다. 엄밀한 지형의 비대칭은 정렬과 교정 증거로 돌아온다.

조사 사진기와 inertial 감지기 집합
소스 관찰, 좌표계 및 독립적 인 증거를 시각적 결과와 검토하십시오. 일러스트 이미지; 설문조사된 데이터셋 또는 성능 벤치마크가 아닙니다.

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

표면이 관찰되고, 간헐적, 또는 부패되는 실패 단계 및 상태에 정확한 작용을 선택하십시오. dense-looking point cloud는 Geometry의 독립적 인 검증을 대체하지 않아야합니다.

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

Orthomosaic Mapping Software를 선택하면, DroneCollab를 동일한 대표 입력 및 합격 체크를 사용하여 후보 워크플로우에 사용됩니다. 관련 출력은 GNSS/PPK 워크플로우와 함께 정형화, 포인트 클라우드, DSM/DTM 제품 및 GNSS / PPK 워크플로이를 포함한 3차원 모델이 포함되어 있습니다. 수출한 표면, 적용 및 파일이 동의한 사용을 봉사하는지에 초점. 클라우드 처리 인터페이스가 비공개 또는 주변 소스 기하학을 위해 계산할 수 없는 경우, 밝히는 성능과 문서 제한을 별도로 관찰합니다.

참고 및 더 읽기