측정 질문과 물리적 메커니즘
왜 자동적인 물방울 필터링은 최종 재구성을 더 적은 완료하는 동안 평균 이미지 품질을 개선 할 수 있습니까? 이 팀은 클라우드 포토그램 분석 소프트웨어를 평가하는 데 필요한 문제입니다. 매핑 제품의 유용성은 그것을 지원하는 관측 및 결정에 따라 달라집니다.
선명한 점수는 이미지 또는 지역의 속성을 측정하고 네트워크에 독특한 기여가 아닙니다. 저작물 장면은 흐르지 않고 거의 점수를 낼 수 있으며, 저작물 이미지는 두 개의 다른 분리 된 구성 요소 사이의 유일한 브리지를 가질 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
몇 가지 약한 프레임이 안전하게 제거 될 수 있음을 충분히 취득. 실제 장면에서 진짜로 날카로운 사진의 예를 수집하여 순위 방법을 해석합니다.
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. 날카로운 규칙은 750 이미지 수집의 8 %를 거부하거나 60 사진. 50 의 그들이 중복 오픈 지형에 거짓말하고 10은 나무 모서리에 유일한 다리를 형성, 동일한 거부 비율은 매우 다른 기하학적 결과를 가지고있다. 교량 이미지를 개별적으로 검사하고 연결성을 비교하십시오. 부드러운 표면의 낮은 점수는 blur보다 작은 질감을 반영할 수 있으며, 상세한 캐노피 이미지는 모션에도 잘 점수를 줄 수 있습니다. 선택은 신뢰할 수있는 증거를 보존해야하며 평균 유지 점수를 극대화하지 않습니다. 사진이 부족한 적용을 일으키지 않고, 유지하지 않을 때 중요한 약한 전환을 요구합니다.
이 주제에 대한 예는
Sharpness 순위는 장면 질감과 카메라 역할의 상황에 해석되어야 합니다. 부드러운하지만 날카로운 콘크리트 패치는 상세한 이동 캐노피보다 낮은 점수를받을 수 있습니다. 이미지 영역 및 네트워크 기여, 특히 브리지 프레임 및 경계를 검토하십시오. 그 이유와 exclusion 결정을 내릴 수 있으므로 나중에 재건축은 실수로 누락된 입력에서 품질 관리를 구별 할 수 있습니다.
재현성 공정 실험
context에서 낮은 득점 이미지를 검토하고, 그 후에 exclusion의 앞에 연결성을 비교하십시오. 이미지가 안정된 날카로운 배경과 이동하는 닫집 둘 다를 포함하는 지역 검사를 사용하십시오.
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
필수 갭을 닫는 거부 된 프레임은 많은 중복된 전망 중 하나에서 다른 역할을합니다. 수컷오프는 부드러운 물을 제거하고 세부하지만 이동 잎을 유지하면서도.
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
트리게로 순위를 사용, 수동의 중요한 배정을 확인하고, 제거가 지원되지 않는 기하학을 떠날 때 다시 비행 필요한 약한 세그먼트를 확인합니다.
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.
