측정 질문과 물리적 메커니즘
왜 추가 카메라 매개 변수를 자유롭게 할 수 있습니다. 측정에 대한 플랫 사이트가 덜 신뢰할 수있는 동안 잔여를 줄일 수 있습니까? 이 팀은 온라인 포토그라피컬 소프트웨어를 평가하는 데 필요한 문제입니다. 매핑 제품의 유용성은 그것을 지원하는 관측 및 결정에 따라 달라집니다.
주요 점은 모델의 카메라 축과 관련된 참조 이미지 위치를 찾습니다. 그것의 추정은 오리엔테이션, 초점 길이 및 찡그림과 상호 작용할 수 있습니다. Weak 보기 기하학은 다른 매개 변수 조합이 거의 동일한 이미지 관측을 설명합니다.
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
완벽하게 반복적 인 병렬 블록에 의존하는 대신 기하학을 강화하는 전망이 포함됩니다. 동일한 카메라 구성을 유지하고 내부와 경계를 통해 독립적 인 검사를 식별합니다.
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. 유연한 카메라 모델을 공급하는 것은 0.50에서 0.40 픽셀, 20 %의 감소로 이미지 방출 통계를 감소시키고 독립적 인 고도 차이는 8cm 그릇에 흩어져있는 패턴에서 변경됩니다. 더 작은 피팅 번호는 고도 작업에 대한 모델을 정복하지 않습니다. 스페이셜 패턴을 검사하고 추가 매개 변수가 모더스트 이미지 서브셋이 withheld 때 안정적으로 유지 여부를 테스트합니다. 견적이 급격히 변화하면 사용 가능한 기하학은 적절하게 변형되지 않을 수 있습니다. 그릇 magnitude는 보편적인 거절 문턱이 아닌 illustrative 진단 양입니다. 프로젝트의 자체 허용된 효과를 설정하기 전에 의도한 측정 및 독립적 인 참조 uncertainty에서 모델을 변형 또는 재구성하는지.
이 주제에 대한 예는
Parameter identifiability는 실제 문제입니다: 네트워크는 예상되는 매개변수에 다르게 응답하는 관측을 포함해야 합니다. 평행한 반복적인 전망은 몇몇 효력 사이에서 약간 별거를 제안할지도 모릅니다. 독립적 인 기하학적 검사는 고유하게 원인을 식별하지 않고 결과를 노출 할 수 있습니다. 솔직히 구별하고, 그 1개의 적당한 모수가 모든 것을 설명하는 주장 대신에 의욕을 끄는, testable 모형을 선택합니다.
재현성 공정 실험
동일한 관측에 제약 및 더 유연한 카메라 모델을 비교합니다. 선택 대신 subsets의 간격 과실 본과 매개변수 안정성 검열은 어느것이건이 가장 작은 이음쇠 잔여가 있는 것을 실행합니다.
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
유사한 subsets 사이 큰 모수 변화는 빈번한 관찰성을 건의합니다. 넓은 표면 그릇에 의해 동반 낮은 평균 잔여는 조정 통계가 전체적인 문제를 붙잡지 않는 증거입니다.
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
캡처 형상이 지원할 때만 유연성을 유지하고 독립적 인 검증 혜택을 제공합니다. 보고서에서 모델 선택과 불확실성을 주지하십시오. 그래서 미래 반복 조사는 조용히 측정을 변경하지 않습니다.
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.
