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Enregistrement W1981126234 · doi:10.1117/12.681884

Calibration and stability analysis of medium-format digital cameras

2006· article· en· W1981126234 sur OpenAlexaff
Ayman Habib, Paul Quackenbush, Jennifer C. Lay, Carmen Wong, M. Al-Durgham

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotogrammetryComputer scienceCalibrationOrientation (vector space)Computer visionStability (learning theory)Artificial intelligenceCamera resectioningPoint (geometry)Digital cameraField (mathematics)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent developments in digital cameras in terms of an increase in size of the charged coupled device and the complementary metal oxide semiconductor arrays, as well as a reduction in costs, are leading to their use for traditional and new photogrammetric, surveying, and mapping functions. Such usage should be preceded by careful calibration of the implemented cameras in order to determine their interior orientation parameters. In addition, the wide diversity of expected users mandates the development of a convenient calibration procedure that does not require professional photogrammetrists and/or surveyors. This paper introduces a methodology for calibrating medium-format digital cameras using a test field consisting of straight lines and a few signalized point targets. A framework for the automatic extraction of the linear features and the point targets from the images, and for their incorporation into the calibration procedure, is presented and tested. In addition, the research introduces an approach for testing the camera stability, in which the degree of similarity between the bundles reconstructed from two sets of interior orientation parameters is quantitatively evaluated. Experimental results with real data proved the feasibility of the line-based self-calibration approach. In addition, the analysis of the internal characteristics of the utilized camera estimated from various calibration sessions revealed the camera's stability over a long period.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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