NEW METHOD FOR THE CALIBRATION OF MULTI-CAMERA MOBILE MAPPING SYSTEMS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Mobile Mapping Systems (MMS) allow for fast and cost-effective collection of geo-spatial information. Such systems integrate a set of imaging sensors and a position and orientation system (POS), which entails GPS and INS units. System calibration is a crucial process to ensure the attainment of the expected accuracy of such systems. It involves the calibration of the individual sensors as well as the calibration of the mounting parameters relating the system components. The mounting parameters of multi-camera MMS include two sets of relative orientation parameters (ROP): the lever arm offsets and the boresight angles relating the cameras and the IMU body frame and the ROP among the cameras (in the absence of GPS/INS data). In this paper, a novel single-step calibration method, which has the ability of estimating these two sets of ROP, is devised. Besides the ability to estimate the ROP among the cameras, the proposed method can use such parameters as prior information in the ISO procedure. The implemented procedure consists of an integrated sensor orientation (ISO) where the GPS/INS-derived position and orientation and the system mounting parameters are directly incorporated in the collinearity equations. The concept of modified collinearity equations has been used by few authors for single-camera systems. In this paper, a new modification to the collinearity equations for GPS/INS-assisted multicamera systems is introduced. Experimental results using a real dataset demonstrate the feasibility of the proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».