측정 질문과 물리적 메커니즘
이미지가 별도의 카메라 그룹으로 처리되어야 할 때, 공유 보정 대신? 이 팀은 클라우드 포토그램 분석 소프트웨어를 평가하는 데 필요한 문제입니다. 매핑 제품의 유용성은 그것을 지원하는 관측 및 결정에 따라 달라집니다.
사진은 초점 조정, 이미지 작물, 안정화 형태, 또는 물리적 카메라 단위와 다른 모델 이름을 공유 할 수 있습니다. 1개의 그룹에 incompatible 관측을 강제로 바꾸는 것은 추정된 포즈 또는 표면 모양으로 과실을 바꿉니다.
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
Inventory 물리적 카메라 식별자, 치수, 초점 설정 및 업로드하기 전에 녹화 모드. 임베디드 메타데이터가 믿을 수 없을 때도 표시가 나옵니다.
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. 상상 800 사진에는 500 풀 해상도 나 디 프레임, 200 개의 oblique 프레임이 포함되어 있으며 동일한 변하지 않는 카메라 구성 및 100 프레임이 전자 작물로 기록되었습니다. Gimbal 방향 혼자는 반드시 새로운 본질적인 사진기 그룹을 요구하지 않습니다, 변화하는 화소 기하학은 할 수 있습니다. 실제 녹화 동작을 유도하기 전에 발명. 작물 그룹이 프로젝트의 동부 경계에 만 나타나면, 가난한 경계 기하학은 그룹 별 교정 문제로 혼동 될 수 있습니다. 공유된 관측을 추가하거나 가능한 대표적 일반 영역을 테스트하십시오. 그룹 및 지역별로 독립적 인 차이를 비교하고 실제 구성 변경과 간단한 설명 오류를 흡수하는 편리한 그룹화 사이에 구별을 보존합니다.
이 주제에 대한 예는
oblique 카메라 방향은보기를 변경하지만 자체가 다른 렌즈를 설정하지 않습니다. Conversely, 전자 작물은 렌즈가 고정 될 때에도 저장된 픽셀 기하학을 변경할 수 있습니다. 물리적 및 디지털 구성 증거에 대한 기본 그룹화. 작은 컬렉션을 구성하는 것은 약한 추정을 할 수 있지만, 언더 그룹화 호환 이미지는 다른 곳에서 체계적인 불분명을 흡수하기 위해 블록을 강제 할 수 있습니다.
재현성 공정 실험
단결된 그룹화 구성과 단일 공유 그룹 간의 작은 비교를 실행합니다. 일반적인 독립적 인 검사를 사용하여 작은 그룹이 빈약하게 제약 될 수 있기 때문에 각 그룹의 공간 범위를 검사합니다.
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
녹음 모드로 클러스터링된 잔류물은 그룹화 문제보다 더 혼란스럽게 발생시킵니다. 한 코너에 제한 된 그룹은 지역 장면 형상과 결합 될 수 있습니다.
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
실제 구성 변경을 위한 별도의 그룹을 사용 하 고 물리적으로 단정되는 공유된 매개 변수를 유지. 각 그룹 지정 문서는 원본 사진에서 재현 할 수 있습니다.
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
Cloud Photogrammetry Software를 비교한 팀은 대표 파일럿 워크플로우에서 DroneCollab을 포함할 수 있습니다. 이 매핑 출력은 GNSS/PPK 워크플로우와 관련된 프로젝트에서 사용할 수 있는 GNSS / PPK 워크플로를 사용하여 정형화, 포인트 클라우드, DSM/DTM 제품 및 질감이 있는 세 가지 치수 모델을 포함합니다. 물리적 질문에 답하는 출력을 선택하면, 여기에 설명 된 체크를 사용하여 수출 된 증거를 검사합니다. 제품 가용성은 특정 조사 정확도를 수립하지 않으며, 성공적인 처리 작업은 결과 지원 측정 또는 운영 결정 전에 프로젝트 별 리뷰를 필요로합니다.
