測定質問とその物理的なメカニズム
後ほどのリビュアーが、どの写真が配信されたマップを生成したのかを再構築できる情報は何ですか? オンラインフォトグラメトリーソフトウェアを評価するための実践的な質問です。マッピング製品の有用性は、それをサポートする観察と決定に依存しているためです。
フォルダ名と画像のカウントは、ファイルの名前を変更、コピー、編集、または選択的に除外される場合に不十分です。 原稿の入力アイデンティティと、原物間の関係、作業誘導体、処理の実行を記録します。
リソースとファイルが管理されるクラウドワークフローの変更に再構築を移行しますが、写真が観察できるものを変更しません。 入力アイデンティティ、設定、ステージ動作、およびダウンロードした出力検証を1つの再現可能なチェーンとして扱う。 配置の問題とリソースの制限から、物理的な情報が欠落している間、別の転送の問題。 これは、失敗したジョブの診断が可能になり、高価な再実行が大きな画像収集ですべての症状に対するデフォルトの応答になることを防ぐことができます。
取得・入出準備
セッションに安定した識別子を割り当て、元のカメラのファイル名を保存します。 チェックサム、バイト数、寸法、タイムスタンプフィールド、および任意の排除または派生物変換の理由を録音します。
製造作業の困難な表面や境界線を含む小さな接続されたパイロットを使用してください。 ステージでリソースの動作を記録し、受入されたインベントリを保存します。 設定を同じ範囲で比較し、それらをスケーリングする前に同じチェックで. 完了、スループット、ファイルサイズ、測定品質は異なる質問に答えます。実際の配送要件を満たし、設定を最大化したり、隔離されたダッシュボード番号を録画する代わりに妥協を記録する構成を選択します。
イラストの制作例
下記の数字は、製品結果や精度要求を測定しない仮説の計画入力です。 それぞれ500枚の画像と合計6GBの合計を2枚のフォルダとします。 一つは、画像の修正された派生物 238 と omits イメージ 411 が含まれています。カウントと近似サイズだけでは違いを明らかにしません。 ファイルのチェックサムの在庫は行いません。 最終画像などのフォルダラベルではなく、正確なマニフェストで受け入れられた処理を実行します。 除外理由と派生物的な関係を含んだので、リベアーは入力セットを再構築することができます。 後で1つのブリッジイメージだけの変更を実行すると、マニフェストの差は、変更されたコネクティビティの可塑性ソースを即座に識別します。 これは、チェックサムが画像の品質やアンケートの正確さを確立するという主張ではなく、実用的な監査の利益です。
このトピックの例が意味するもの
決定に縛られたままに現れると、マニフェストは最も便利です。 どうしてもイメージが拒絶され、派生物が生成されたのか、そしてその使用をしたのかを含めてください。 両立性・集中診断に対応しています。 入力を変更した後にのみ在庫を上書きしないでください。新しいマニフェストバージョンでは、メモリから再構築された代わりに2つの実験間の正確な違いが確認できます。
再現性のある加工実験
不変なマニフェストバージョンと設定レコードで実行する各処理を関連付けます。 ダウンロードした出力は、似たファイル名で後で実験するのではなく、意図した実行を参照していることを確認します。
ワークフローを変更する前に、比較再現性を発揮します。 画像を埋め立てて、ベースラインをクリアラン識別子に与えます。 関連するカメラの設定、画像の準備手順、処理設定、要求された出力、比較範囲を保存します。 調査のメカニズムおよび安定した制御領域を含む点検地域を選んで下さい。 重要な制御は、提案された変化に影響されないままと予想される表面です。これは、明らかなローカル改善がブロックの他の場所でより広い副作用をもたらすかどうかを明らかにすることができるからです。
実用的な時に1つの正当化要素を一度に変更します。 ベースラインと候補の同じ物理的特徴と独立した参照観察を使用してください。 一般的な有効エリアを比較し、サポートされたカバレッジの合計の違いを別々に報告します。 スクリーンショットが証拠の一部であるとき、ズーム、カラーストレッチ、および表示方向を一貫して表示し続ける。 リソースの使用と結果の失敗を録音: 少し詳細を改善する設定が、繰り返し利用可能なメモリを上回る場合は、合意された配信に適した動作しない場合があります。
最も魅力的な出力を調べる前に決定ルールを書く。 例えば、候補者は、すべての重要な機能を保持し、特定された系統的なパターンを減らし、新しいカバレッジギャップを避ける必要があるかもしれません。 実際のしきい値は、この記事のイラスト番号からではなく、プロジェクト目的と参照品質から来なければなりません。 採択された実験記録を十分に取り除いたと、選択を説明するのに十分な長さを節約できます。 別の光、カメラ、ソフトウェアの状態下でワークフローを繰り返す必要がある場合、これは特に価値があります。
結果の診断
同じ数の画像を持つ2つのフォルダは、まだ異なるデータを含むことができます。 重要な橋梁のイメージが1つにマッチすると、再建が全体のカウントよりもはるかに優れていると説明するかもしれません。
不確実性および独立した質の点検
独立した製品検証から内部の合意を分離します。 カメラの位置、口径測定、表面に収まるための観察は、外部の精度を確立できません。 測定タスクがそれらを必要とする場合、適切なチェックを準備し、それらのチェックの不確実性を文書化します。 参照は、マップまたはモデルに表示される同じ物理的機能を特定する必要があります。 曖昧なエッジの正確な調査は、依然として不確実な比較を生成することができます。 署名された違いと空間パターンを調べる。単一の平均は、広い偏差や1つの結果的なローカル障害を隠すことができるからです。
未確定なステートメントを使用している数量に縛らしておく。 横の位置、高さ、距離、表面完全性、視覚的解釈性は変化しません。 ピクセル間隔はサンプリングプロパティであり、ポイント密度は表現プロパティです。 どちらも派生した測定のエラーを指定します。 カメラモデルの残留物をユニバーサルな接地精度の主張に直接変換しないでください。 証拠がパイロット領域または1つの表面クラスに限られている場合、スコープと未検査材料、遠方境界、または隠された表面への結論を拡張することを避けます。
未知の領域は、識別できるままである必要があります。 スムーズなメッシュ、ラスター、バランスの取れた画像、シャープなテクスチャーは、周囲から情報が劣っている間コミュニケーションに役立ちます。 マスクや、その結果の不当な地域のための編集レコードを保持し、欠落した証拠が決定に影響を及ぼすときに追加の観察を選択します。 正式な仕様が適用される場合、この説明ワークフローを認証として扱うのではなく、必要なサンプリングと報告手順を使用します。 実用的な目標は、サポートされた使用に関する防御可能な声明であり、別のチームがその限界を評価するために十分な証拠を持っています。
実践的な決定と配信記録
配信可能な証拠の一部としてマニフェストを扱い、一時的なアップロードフォルダのオペレータのメモリに依存することなく、実行を複製または比較するために使用します。
受諾された手引きは、権威的な出力の簡潔な在庫とそれらを解釈するために必要な証拠を含むべきです。 取得間隔、表面定義、関連単位および参照情報、適用範囲の境界、入力マニフェスト、受け入れられた構成および物質的な質の調査を含んで下さい。 ダウンロードしたファイルを適切な独立したリーダーで開き、困難な地域や簡単なものをチェックします。 意図しないバージョン識別子を保存して、 受信者は誤って同様のファイル名を持つために起こる以前の実験的なエクスポートを測定しません。
それぞれの残りの制限を実用的な結果に変換します。 機能、領域、またはそれを使用する状態は、次のステップが別のビュー、補完的な測定、異なる表現、またはより狭い解釈であるかどうかに影響を与えます。 重要な領域がサポートされていない場合、一般的な高品質のラベルを避けてください。 関連する場所に取り付けられた簡単な説明は、ユーザーが結果的な決定をした後例外を発見するために残す印象的なグローバル統計よりも有用です。
適切なクラウドワークフローをテストする
オンラインフォトグラメトリーソフトウェアの有用な評価は、既知の問題と代表的な画像収集から始まります。 DroneCollabは、GNSS/PPKワークフローを用いたプロジェクトを含む、整形外科、ポイントクラウド、DSM/DTM、およびテクスチャード3次元出力のために検討することができます。 パイロットを使用して、受取人の表面とファイルの種類を調べる必要があります。 受入チェックは製品の選択とは独立して保存し、元の観察を保持しているため、便利なクラウドワークフローは検証可能な測定レコードに接続されています。
