측정 질문과 물리적 메커니즘
작업이 dense 표면을 생산하기 전에 메모리 제한에 접근 할 때 조사해야 할 일? 이 팀은 클라우드 포토그램 분석 소프트웨어를 평가하는 데 필요한 문제입니다. 매핑 제품의 유용성은 그것을 지원하는 관측 및 결정에 따라 달라집니다.
메모리 요구는 이미지 가늠자, 활동 전망, 깊이 계산, 재건축 조직 및 실시 세부사항에 달려 있습니다. 리소스 제한은 소스 사진의 결함을 나타내는없이 합법적 인 작업을 종결 할 수 있습니다.
리소스 및 파일 관리가 가능한 클라우드 워크플로우 변경에 대한 이동 재구성은 아니지만 사진이 관찰 할 수있는 것을 변경하지 않습니다. 입력 정체성, 설정, 단계 행동 및 한 재현 가능한 체인으로 출력 검증을 다운로드했습니다. 정렬 문제 및 자원 제한의 분리 된 전송 문제. 이것은 실패한 일 diagnosable 만들고 큰 이미지 수집에 있는 각 symptom에 과태 응답이 되는 비싼 재회를 방지합니다.
취득 및 입력 준비
전체 실행 전에 예상 이미지 치수 및 단계 요구 사항. 파일럿 데이터셋을 유지하고 원본 설정을 보존하기 때문에 리소스 변경은 추측보다는 비교할 수 있습니다.
생산 작업의 어려운 표면과 경계를 포함하는 작은 연결 파일럿을 사용합니다. 기록 자원 행동 단계로 허용된 입력 재고를 보존합니다. 같은 체크와 동일한 범위에 구성을 비교하여 그들을 스케일링하기 전에. Completion, throughput, file size 및 측정 품질은 다른 질문에 답합니다. 실제 배송 요건을 충족하고 설정 또는 대시보드 번호를 극대화하는 대신 타협을 기록하는 구성을 선택하십시오.
일러스트레이션은 예
다음 숫자는 측정되지 않는 저하 계획 입력, 제품 결과 또는 정확도 요구입니다. 테스트 단계는 32 GB 할당에 메모리의 28 GB를 도달, 가변성 및 기타 필요한 프로세스에 대한 작은 방을 떠나. 각 이미지 크기를 75 %로 줄이면 픽셀의 0.75 제곱 또는 56.25 %를 유지합니다. 즉, 픽셀 감소는 다른 구조와 구현 행동 문제 때문에 동일한 메모리 감소를 보장하지 않습니다. rerun을 측정하고 같은 기능에 필요한 세부 사항을 비교합니다. 좁은 채널이 원래 6 픽셀에 걸쳐면 감소 된 스케일에서 약 4.5 만 명을 맞습니다. 자원을 갖는 것이 아니라, 측정 작업에 대해 평가해야 합니다.
이 주제에 대한 예는
메모리 변경은 기능 스케일 결과와 함께 평가되어야 합니다. 축소된 이미지 크기는 작업이 완료될 수 있지만 가장 작은 필수 구조를 제거할 수 있습니다. Chunking은 과잉 및 합병 의무를 소개하면서 세부 사항을 보존 할 수 있습니다. 해당 전략을 선택하여 대표 지역 및 명시된 체크를 사용하여 단계별 로그를 유지하므로 성공적인 구성은 동일한 리소스 조건에서 재현될 수 있습니다.
재현성 공정 실험
단계 로그 및 메모리 동작을 검사하고 이미지 스케일이나 블록 조직과 같은 하나의 단말 제어를 변경합니다. 표면의 디테일과 완전성을 검증하여 원래 측정에 필요한 결과를 제공합니다.
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
리소스 천장에서 프로세스가 중단되면 이미지 정렬에 실패 한 것으로 다른 응답이 필요합니다. 각 품질 설정이 동시에 원인과 결과를 해석하기 어렵게 만듭니다.
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
필요한 증거를 보존하면서 문서화 된 리소스 봉투 내에서 완료하는 구성을 사용합니다. 결과에 따라 어떤 해상도나 적용 거래 및 재확인 중요한 기능을 보고합니다.
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.
