Bundle Adjustment With Rational Polynomial Camera Models Based on Generic Method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A rational polynomial camera (RPC) model is a kind of generic sensor model that can be used in different remote sensing systems to model the relationship between object space and image space and transform image data to conform to a map projection. Unlike traditional physical camera models, an RPC model has many coefficients (a total of 80), and these coefficients do not have a physical interpretation. This represents a difficult challenge for the mapping community. For RPC refinement, many solutions, including direct and indirect methods, have been developed. One of them, the recent developed generic method has been shown to be a robust method. Because the generic method can simulate the camera's exterior parameters, it can be used in any geometric situation. Even so, the performance of bundle adjustment with the generic method is still unknown. In this paper, through experiments with a stereo pair and a stereo triplet, the capability of high-accuracy geopositioning based on the generic method is demonstrated. We first give a brief review of previous bundle adjustment methods based on RPC. Then, the bundle adjustment algorithm based on the generic method is introduced in detail. We finally present the experiments with both IKONOS and QuickBird imageries. The experiments show that the bundle adjustment based on the generic method can reach subpixel accuracy in image space and submeter accuracy in object space.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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