BUNDLE ADJUSTMENT-BASED STABILITY ANALYSIS METHOD WITH A CASE STUDY OF A DUAL FLUOROSCOPY IMAGING SYSTEM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A fundamental task in photogrammetry is the temporal stability analysis of a camera/imaging-system’s calibration parameters. This is essential to validate the repeatability of the parameters’ estimation, to detect any behavioural changes in the camera/imaging system and to ensure precise photogrammetric products. Many stability analysis methods exist in the photogrammetric literature; each one has different methodological bases, and advantages and disadvantages. This paper presents a simple and rigorous stability analysis method that can be straightforwardly implemented for a single camera or an imaging system with multiple cameras. The basic collinearity model is used to capture differences between two calibration datasets, and to establish the stability analysis methodology. Geometric simulation is used as a tool to derive image and object space scenarios. Experiments were performed on real calibration datasets from a dual fluoroscopy (DF; X-ray-based) imaging system. The calibration data consisted of hundreds of images and thousands of image observations from six temporal points over a two-day period for a precise evaluation of the DF system stability. The stability of the DF system – for a single camera analysis – was found to be within a range of 0.01 to 0.66 mm in terms of 3D coordinates root-mean-square-error (RMSE), and 0.07 to 0.19 mm for dual cameras analysis. It is to the authors’ best knowledge that this work is the first to address the topic of DF stability analysis.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».