माप सवाल और उसके भौतिक तंत्र
कौन से मेटाडाटा असंगति अतिरिक्त कंप्यूटिंग संसाधनों के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले असफल संरेखण को समझा सकता है? यह ऑनलाइन 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।
छवि मेटाडाटा स्थिति, समय, आयाम, कैमरा पहचान और ऑप्टिकल सेटिंग्स का वर्णन कर सकता है, लेकिन यह अधूरे या असंगत हो सकता है। एक सही दिखने वाला थंबनेल यह नहीं दर्शाता है कि फ़ाइल का मेटाडाटा वास्तविक एक्सपोजर के अनुरूप 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
छवि गिनती, आयाम, कैमरा पहचानकर्ता, टाइमस्टैम्प रेंज और उपलब्ध स्थिति फ़ील्ड की एक सूची बनाएं। चुपचाप लापता मूल्यों को भरने के बजाय उड़ान रिकॉर्ड के साथ संदिग्ध outliers की तुलना 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। एक सूची में एक कैमरा से 950 फोटोग्राफ शामिल हैं लेकिन तीन अलग संग्रहीत छवि आयामों की रिपोर्ट करता है। क्लाउड संसाधनों को आवंटित करने से पहले उन सबसेटों को निवेश करें। लापता निर्देशांक के साथ 20-छवि उप-समान अभी भी ज्यामितीय रूप से उपयोगी हो सकता है यदि इसमें मजबूत छवि कनेक्शन है, जबकि आत्मविश्वास से गलत पदों के साथ 200-छवि वाला उप-समुंद प्रारंभिक जोड़ी या बाधा को गलत तरीके से व्यक्त कर सकता है। यदि यह सटीकता थी तो मेटाडाटा पूर्णता को रैंक नहीं करना चाहिए। उड़ान रिकॉर्ड और वास्तविक दृश्य के साथ संदिग्ध मूल्यों की तुलना करें। रिकॉर्ड सत्यापित सुधार में व्युत्पन्न मेटाडाटा या एक स्पष्ट बाहरी इनपुट, मूल को संरक्षित करने. अपरिवर्तित स्रोत फ़ाइलों का एक पूर्ण प्रकटन यह है कि जांच को पुनः प्रस्तुत करने योग्य बनाता है और एक मूक मरम्मत को एक अनपेक्षित धारणा बनने से रोकता है।
इस विषय के लिए क्या उदाहरण का मतलब है
मेटाडाटा मरम्मत रूढ़िवादी और सबूत आधारित होना चाहिए। एक लापता स्थिति गायब रह सकती है जबकि छवि कनेक्शन ज्यामितीय जानकारी प्रदान करते हैं, जबकि एक गढ़े सटीक मूल्य एक झूठी बाधा पेश कर सकता है। अनिश्चित व्याख्याओं से सत्यापित सुधार को अलग करना। मूल मेटाडाटा को संरक्षित करें और परियोजना रिकॉर्ड में परिवर्तन को बनाए रखें ताकि बाद में समीक्षाकर्ता यह समझ सके कि काम करने वाले इनपुट कैमरा फ़ाइल से अलग क्यों है।
एक Reproducible प्रसंस्करण प्रयोग
निरीक्षण करना कि क्या प्रसंस्करण ने अप्रत्याशित कैमरा समूहों या पृथक घटकों को सौंपा है। मूल फ़ाइलों को अपरिवर्तित रखने के दौरान संदिग्ध मेटाडाटा के दस्तावेजी हैंडलिंग के साथ एक प्रतिनिधि सबसेट का परीक्षण करें।
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
साइट से दूर एक एकल छवि स्थिति एक मेटाडाटा outlier हो सकता है। एक साथ स्थानांतरित पूरे सत्र में एक संदर्भ या व्याख्या मुद्दा हो सकता है जिसके लिए व्यापक जांच की आवश्यकता होती 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
स्पष्ट व्युत्पन्नों में केवल सत्यापित मेटाडाटा समस्याओं को ठीक करें, परिवर्तन को दस्तावेज करें और सॉफ्टवेयर के लिए स्पष्ट परिशुद्धता के निर्माण के बजाय अनिश्चित मूल्यों को अनिश्चित रखें।
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
ऑनलाइन फोटोग्राममेट्री सॉफ्टवेयर का एक उपयोगी मूल्यांकन एक ज्ञात प्रश्न और एक प्रतिनिधि छवि संग्रह के साथ शुरू होता है। ड्रोनकोलैब को ऑर्थोमोसाइक, पॉइंट-बंद, डीएसएम / डीटीएम और बनावट वाले तीन आयामी आउटपुट के लिए माना जा सकता है, जिसमें जीएनएसएस / पीपीके वर्कफ़्लो का उपयोग करके परियोजनाओं सहित शामिल हैं। (DroneCollab) पायलट का उपयोग सतहों और फ़ाइल प्रकारों का निरीक्षण करने के लिए प्राप्तकर्ता को वास्तव में आवश्यकता होगी। स्वीकृति की जाँच उत्पाद पसंद से स्वतंत्र रखें, और मूल अवलोकनों को बनाए रखें ताकि सुविधाजनक क्लाउड वर्कफ़्लो एक सत्यापन योग्य माप रिकॉर्ड से जुड़ा हुआ है।
