측정은 실제로 의미
설문조사 대상 좌표는 각 이미지의 동일한 물리적 위치와 관련되어야 합니다. 그 ID의 불확실은 표적 디자인, 이미지 해결책, 흐림, 시야각, 대조 및 occlusion에 달려 있습니다. 정확한 조사 조정은 주변 이미지 센터를 정확하게 만들지 않습니다. 대상은 조사와 노출 사이의 이동 또는 변형 할 수 있습니다. 지상 측정 및 이미지 표시 불확실한을 분리하여 조정은 수치 정밀도가 설문 조사 보고서에서만 제공되는 관측을 초과하지 않습니다.
재현성 작업 절차
명확하게 정의된 설문 조사 포인트와 캡처 필드 사진과 안정적인 대상을 사용하여 그 정의를 보여줍니다. 각 후보 이미지를 적절한 확대에 검사하고 채권, 그림자 또는 차량에 의해 숨겨진 센터를 표시하지 마십시오. 이미지가 각 표적과 어떤 표하기를 지원하는 기록. 두 번째 검토자가 독립적으로 첫 번째 표를보고하지 않고 대표 하위 세트를 표시하십시오. 픽셀 좌표의 결과를 비교하면, 원래 이미지 스케일에서 불균형을 검사하여 명확한 물리적 센터의 증거로 소프트웨어 평균을 수용하는 것으로 간주됩니다.
일러스트 계산 및 해석
수평면의 픽셀당 0.03m의 시끄러운 접지 샘플링 거리에서 한 픽셀 표시 차이는 단순 로컬 모델의 표면에서 약 0.03m에 해당합니다. 세 픽셀 주변도 이미지 교차로의 앞에 0.09 미터 규모의가 고려됩니다. oblique 전망은 지상 발자국 및 불확실한 방향을 바꿉니다. 이 계산은 왜 하위 픽셀 좌표 저장이 하위 픽셀 대상 해석의 보증이 아니라 왜 흐린 대상이 다른 정확한 설문 조사 체인을 지배 할 수 있는지 설명합니다.
품질 검사 및 실패 진단
이미지 검색 대상 및 시청 방향을 검토하십시오. 지속적으로 분리 마크는 내부적으로 반복 할 수 있습니다. 모든 연산자가 동일한 주변 가장자리를 따르는 경우. 전체 대상을 자동으로 삭제하고 배설된 이유를 유지하면서 한 가지 가난한 이미지로 Investigate 대상. 설문 조사 포인트는 페인트 크로스 옆에 못과 같은 다른 기능이 아닙니다. 보존 표시 수출 및 대상 사진 그래서 나중에 처리 실행을 재현하고 탐색 변경에서 표시 개정을 구별 할 수 있습니다.
증거 사슬을 구축
의문자회전, 카메라 이벤트 기록, 센서 구성 및 처리 로그를 편집하기 전에 모든 것을. 복사 및 기록 파일 체크섬에서 작업하므로 나중에 공개할 수 있습니다. 유용한 증거 테이블 링크는 이벤트 시간, trajectory 기록, 해결책 상태 및 exclusion 이유에 각 이미지 이름. 재건축 시작 전에 조사를 미스링 항목이 가치가 있습니다. 매력적인지도는 기록되지 않았거나 오류가 발생하지 않은 시계를 설정할 수 없습니다.
문정밀의 분리 정밀도
꽉 클러스터링 네비게이션 솔루션은 가정에서 반복성을 설명합니다. 기본 좌표, 높이 시스템, 센서 원산지 또는 카메라 노출 시간이 정확하다는 것을 증명하지 않습니다. 측정 체인의 별도 부품으로 그 항목을 치료합니다. 첫째는 내부 일관성을 검사하고, 어떤 조정에서 안함이 없는 독립적 인 조사된 기능에 대해 비교합니다. 방향 바이스뿐만 아니라 흩어져보고, 거의 일정한 변위가 매우 작은 예상 위치 표준 편차와 공동으로 할 수 있기 때문에.
제어 비교 설계
한 번에 한 번의 처리 선택을 변경하고 출력을 유지하십시오. 일반적인 시간 간격과 같은 이미지 subset를 비교하십시오, 오히려 다른 exclusions가 효력을 disguise하는 것을 허용하. 시간과 속도, 회전율 및 솔루션 상태에 대한 좌표 차이를 뽑습니다. 단계, 부드러운 편류, 및 정기적 인 진동은 다른 메커니즘을 제안합니다. 결과보고 전에 예상 서명을 작성; 이것은 사실 또는 보고서가 더 나은 것처럼 설정 선택하기 위해 모든 패턴을 설명하는 유혹을 감소.
uncertainty 가동을 만드십시오
소스, 단위, 가능한 바이스, 임시 행동 및 견적에 사용되는 증거를 가진 열을 가진 불확실한 기록기 창조하십시오. 독립 임의 구성 요소는 독립이 불가능할 때만 차이를 통해 독립적으로 임의 구성 요소를 결합합니다. 공유된 참조 오류 및 알 수없는 체계적인 효과는 사진의 수에 의해 분할 대신 볼 수 있습니다. 결과가 실제 작업에 불확실함을 번역하십시오. 자산을 찾아내거나 고도를 비교하거나 경계 진지변환을 자극하는 것은 다른 합격 결정이 동일한 밑으로 이미지 수집을 사용할 때도 요구할지도 모릅니다.
자주 묻는 질문
맵핑된 풋프린트를 통해 독립적 인 검사 및 관련 표면 유형에 따라. 각 참조 포인트가 측정 된 방법을 기록하고, 그 중심이 출력에서 확인되었는지 여부를 결정하는 지형은 안정적인 비교를 허용합니다. Inspect residual 화살표와 높이 차이 공간적으로, 그 결과와 함께 유효한 샘플을 요약하고 적용. 제대로 삭제하지 마십시오. Investigate, 문서 제외, 그리고 제공을 수락하기 전에 참조 측정 또는 해석 문제에서 입증 된 취득 문제를 구별합니다.
릴리스 상황에 따라
handover는 관측 날짜, 협조 참고 구조, 수직 규칙, 시간 가늠자, 감지기 상쇄, 가공 버전 및 체크 실제로 실행되어야 합니다. 고급 탐색 솔루션에 의존하는 간격을 포함하고 그 이미지가 처리 된 방법을 설명합니다. 짧은 인간 읽기 쉬운 주의 옆에 기계 읽기 쉬운 외관을 보존하십시오. 리뷰 작성자는 사용 가능한 관측의 선택을 재현하고 원본 연산자 또는 임시 응용 프로그램 대시보드에 액세스하지 않고 제한을 이해할 수 있어야 합니다.
결정을 테스트, 그냥 파일이 아닙니다
허용 오차를 선택하기 전에 다운스트림 결정 정의. 개요 맵, 반복 조사 비교 및 엔지니어링 측정은 다른 증거를 필요로하는 동안 유사한 찾고 파일을 사용할 수 있습니다. 물리적 단위의 허용 오차를 작성하고 해당 발자국을 주었다. 사용 가능한 체크가 표면 유형 또는 운영 상태를 커버하지 않으면, 그 간격을 명시적으로 식별합니다. 이 조건부 합격을 유용하게 만듭니다: 분석가들은 지원된 부분을 공개할 수 있으며 조사에 대한 조각 부분을 유지하고, 실제로 검사 한 위치보다 침묵적으로 확장하는 증거를 방지합니다.
관찰에서 가정을 구별
측정된 수량, 계산 및 가정을 분리하는 짧은 해석 노트를 유지하십시오. 이 문서의 숫자 예는 메커니즘의 일러스트입니다. 작업 결정을하기 전에 프로젝트 측정과 입력을 대체합니다. uncertain 입력을 위해, defensible 범위에 계산을 반복하고 결론이 변경되는지 확인하십시오. 그 입력에 대한 더 나은 증거를 얻는 것은 관련 처리 설정을 조정하는 것보다 더 가치가있을 수 있습니다. 대안 결과를 유지하므로, 검토자는 선택한 작업 흐름이 적절한 이유를 이해할 수 있습니다.
mapping 프로젝트의 결과 사용
Drone Image Processing Software는 문서 입력 및 체크에 연결될 때 가장 유용합니다. DroneCollab 프로젝트는 하나의 처리 대상으로 간주 될 수 있으며 분석가들은 좌표 해석, 독립적 인 검증 및 소송성에 대한 책임을 유지합니다. 제품명은 지원 또는 정확도를 설정하는 것보다 실제 프로젝트의 유효 수입 및 수출 옵션을 확인합니다.
