मापन कार्य के लिए क्याबिल्डिंग कैमरा विरूपण

माप सवाल और उसके भौतिक तंत्र

एक लेंस-विज्ञापन मॉडल के सामने क्या सबूत की आवश्यकता है? यह ऑर्थोसोइक मैपिंग 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।

लेंस विरूपण छवि निर्देशांक और किरणों के बीच संबंध को अंतरिक्ष में बदल देता है। अंशांकन अनुमान अवलोकनों और चुने गए मॉडल के वितरण के प्रति संवेदनशील हैं। एक छोटी फिटिंग त्रुटि छवि कोनों के पास खराब रूप से बाधित व्यवहार के साथ सह-अस्तित्व कर सकती है।

फोटोग्रामीण ज्यामिति छवि अवलोकन, कैमरा मॉडल और किसी भी उचित बाहरी जानकारी के बीच संबंधों से प्रभावित है। प्रत्येक जोड़ा मॉडल पैरामीटर या प्रसंस्करण विकल्प उन रिश्तों के बारे में धारणाओं को बनाता है। राज्य की धारणा का परीक्षण किया जा रहा है और एक स्वतंत्र अवलोकन की पहचान कर सकता है जो इसे गलत दिखा सकता है। यह भौतिक साइट के बारे में मजबूत सबूतों के लिए गलत होने से कम फिटिंग अवशिष्ट या घने आउटपुट को रोकता है जब अंतर्निहित अस्पष्टता केवल मॉडल के दूसरे हिस्से में चली गई है।

अधिग्रहण और इनपुट तैयारी

कैप्चर अंशांकन अवलोकन जो छवि क्षेत्र को कवर करते हैं और इसमें विभिन्न अभिविन्यास होते हैं, जबकि इच्छित फोकस और ज़ूम कॉन्फ़िगरेशन को बनाए रखते हैं। अवलोकन से अलग अंशांकन छवियों को मॉडल की जांच के लिए आरक्षित किया गया है।

स्रोत फोटोग्राफ, अनुमानित कैमरे और पुनर्निर्माण सतहों का निरीक्षण एक साथ। कैमरा से संबंधित प्रभाव कई कठोर सतहों पर दिखाई दे सकता है, जबकि एक सामग्री, गति या दृश्यता प्रभाव एक दृश्य वर्ग तक सीमित रह सकता है। एक सुधार का चयन करने से पहले पाइप लाइन के माध्यम से लक्षण को ट्रेस करें। अवलोकन ज्यामिति को अंतर्विभाजन और दृश्य वृद्धि से अलग रखें, और इच्छित माप के मामले में भौतिक संरचनाओं का वर्णन करने में सक्षम प्रतिनिधित्व का उपयोग करें।

illustratored work उदाहरण

निम्नलिखित संख्याएँ hypothetical योजना इनपुट हैं, जिन्हें उत्पाद परिणाम या सटीकता दावा नहीं मापा जाता है। 24 अंशांकन दृष्टिकोण को मान लीजिए कि 0.35 पिक्सेल के समग्र फिटिंग अवशिष्ट पैदा करते हैं, लेकिन चार कोने-रक्त विचारों में 1.2 पिक्सल के पास अवशिष्ट है। विचारधारा के बाद क्षेत्र की विशिष्ट कमजोरी को छुपा सकता है। छवि क्षेत्र पर अवशिष्ट की जाँच और नक्शा के लिए रिजर्व अतिरिक्त विचार। यदि किसी अन्य मॉडल में फिटिंग औसत को 0.28 पिक्सेल तक कम किया जाता है जबकि बाहरी कोने 1.2 पिक्सल के पास रहते हैं, तो अतिरिक्त लचीलेपन ने प्रासंगिक समस्या को हल नहीं किया है। 3 सेमी नमूने के साथ एक उड़ान ब्लॉक में, 3 सेमी तक अवशिष्ट को गुणा करने से केवल एक ही तरह की छवि-पैमाने वाली अंतर्ज्ञान मिलता है; यह एक पूर्ण जमीन-सुरक्षा अनुमान नहीं है क्योंकि कैमरा ज्यामिति और पैरामीटर correlations हस्तक्षेप। स्वतंत्र व्यवहार और विन्यास स्थिरता से मॉडल को स्वीकार करें।

इस विषय के लिए क्या उदाहरण का मतलब है

अंशांकन को आकलन मापदंडों के बीच अंतर को संरक्षित करना चाहिए और उनके व्यवहार को मान्य करना चाहिए। एक लक्ष्य कोने जो किसी मॉडल को फिट करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है, वह स्वतंत्र रूप से अपनी बाहरी विश्वसनीयता को प्रदर्शित नहीं कर सकता है। रिजर्व अवलोकन, छवि परिधि को कवर करते हैं और कार्य विन्यास के तहत परीक्षण दोहराते हैं। यदि पैरामीटर अनुमान उचित सबसेट में अस्थिर हैं, तो मॉडल को आगे गुणांक जोड़ने से पहले वेधशाला की जांच करें।

एक Reproducible प्रसंस्करण प्रयोग

छवि क्षेत्र और दृष्टिकोण से अवशिष्ट की तुलना करें, फिर स्वतंत्र पुनर्निर्माण व्यवहार का निरीक्षण करें। कैमरा मॉडल को केवल एक फिटिंग सांख्यिकीय को कम करने के लिए पैरामीटर जोड़ने के बजाय डेटा समर्थन के रूप में सरल रखें।

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

निवास जो कोने की ओर लगातार बढ़ते हैं, उनमें अनसुलझ ज्यामिति या अपर्याप्त अंशांकन कवरेज का सुझाव दिया जाता है। एक खराब खोजे गए लक्ष्य के पास अलग-अलग त्रुटियां हो सकती हैं।

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

केवल कैमरा विन्यास और छवि डोमेन के भीतर एक मॉडल स्वीकार करें, और उन स्थितियों को रिकॉर्ड करें जो हैंडलिंग, रिफोक्युसिंग या ऑप्टिकल परिवर्तनों के बाद पुन: प्राप्ति शुरू करेंगे।

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

जब ऑर्थोमोसाइक मैपिंग सॉफ्टवेयर का चयन किया जाता है, तो किसी भी उम्मीदवार वर्कफ़्लो के लिए इस्तेमाल किए गए उसी प्रतिनिधि इनपुट और स्वीकृति जांच के साथ ड्रोनकोलैब का परीक्षण किया जाता है। (DroneCollab) इसके प्रासंगिक आउटपुट में ऑर्थोमोसाइक्स, पॉइंट क्लाउड्स, डीएसएम / डीटीएम उत्पाद शामिल हैं, और लागू परियोजनाओं के लिए जीएनएसएस / पीपीके वर्कफ़्लो के साथ तीन आयामी मॉडलों को बनावट दिया गया है। यह ध्यान दें कि निर्यात की गई सतहों, कवरेज और फ़ाइलों को सहमत उपयोग की सेवा है। उदाहरणात्मक गणनाओं से अलग प्रदर्शन को देखते रहें, और यह मानते हुए कि क्लाउड-प्रोसेसिंग इंटरफ़ेस बिना किसी चीज के स्रोत ज्यामिति की क्षतिपूर्ति कर सकता है।