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1、pos機模型三維
pos機模型三維
解析空中三角測量(又稱攝影測量加密)是攝影測量內業測圖和數字產品生成的第一道工序，其核心內容是以像片上的像點坐標為依據，用攝影測量的方法求解測區中所有影像的外方位元素，并基于攝影過程的幾何反轉，重建可量測的幾何立體模型?然后解求出地面點的空間坐標[1]。 由于無人機有作業費用低廉、作業方便及受氣候條件限制少等優點，已廣泛應用于攝影測量、土地用途調查等諸多領域， 但是，無人機由于重量較輕，體積小，非常容易受氣流干擾，飛行穩定性較差，航線保持較困難[2]， 所拍攝的航攝影像相對于常規航空攝影像片旋偏角大、航線彎曲度大、影像重疊度不規則等，從而導致無人機機載POS 系統定位定姿偏差較大[3] 。尤其在用于精度要求較高的大比例尺航空攝影測量領域時，其后續攝影測量空三加密成果的精度將會受到不同程度的影響[4] ，是失敗。
20 世紀80 年代后期興起的GPS 輔助空中三角測量技術[5] 可大量減少甚至完全不使用地面控制點來進行攝影測量加密，以獲取航測成圖所需的圖根控制點， 盡管基于差分GPS 定位(DGPS)[6] 的空中三角測量技術在常規航空攝影測量中已被廣泛應用?在我國的傳統航測4D 產品生產和西部測圖困難區域的地形測繪中發揮了重要作用，但對于低空攝影測量數據的處理尚處于實驗階段，且DGPS 系統的引入增加了系統成本、野外基站的布設及測量方面的工作，另一方面，GPS 接收機在無人機高速飛行條件下容易發生信號失鎖或周跳，定位結果易受影響[7] 。
源于計算機視覺領域的多視幾何(multiple-viewgeometry)[8] 與傳統攝影測量在很多方面有極大的相似性， 多視幾何由于對初始條件要求很低，因此對硬件條件及數據獲取條件要求也很低。 然而，多視幾何理論與傳統攝影測量理論并不完全一致，兩者仍存在一定的差異，如何將多視幾何理論引入傳統攝影測量加密，使多視幾何理論彌補傳統攝影測量理論的不足與局限性，無疑具有重要的實踐意義。
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多視幾何理論輔助的空三加密
1.1二者的差異
在已標定相機的前提下，給出攝影測量和多視幾何的技術流程，如圖1 所示，
圖1多視幾何與攝影測量空三加密技術流程
由圖1 可以看出，多視幾何與傳統攝影測量的基本目的是一致的，即都是通過二維序列影像重建三維模型(相關技術細節詳見文獻[9]，在此不再贅述)， 但二者也存在一定的差異，從對最終測量成果精度的影響來看，主要包括:
(1) 算法差異:由于攝影測量源于測繪學科，測量數據處理方法———最小二乘迭代求解幾乎貫穿于攝影測量的全過程，而計算機視覺更強調矩陣分解，總是設法將非線性問題轉化為線性問題，盡可能避免求解非線性方程。 因而，攝影測量較多視幾何具有更高的定位精度。
(2) 初始數據:攝影測量利用最小二乘原理進行求解，因此所求未知數必須具有良好初始值， 這些初始值通常與飛機拍攝瞬間的姿態和方向有關，而無人機機載POS 定位定姿系統通常偏差較大，從而造成非線性最小二乘求解的困難。而多視幾何理論并不要求未知數具備初始值，因為多視幾何理論的已知數據僅需要影像上特征像點的像素坐標。
(3) 像點坐標觀測值精度:多視幾何中的立體影像匹配技術成果頗豐，但大多強調匹配結果的穩健性，如新近發展的基于塊匹配技術的多視立體(patch-based multi-view stereo)[10] ，這些匹配方法在精度上尚低于如攝影測量領域所常用的最小二乘匹配技術。
基于以上的分析可知，多視幾何技術對影像拍攝位置和方向無需嚴格約束，具有很好的魯棒性和穩健性，其優化結果恰好為攝影測量加密提供了良好的初始數據， 這也是二者可進行有效融合的理論和現實基礎。
1.2多視幾何理論輔助的空三加密
傳統攝影測量加密采用理論較為嚴密的光束法區域平差，其使用的函數模型為共線方程
基于式(3)的結果可為式(2)提供待求參數初始值， 更進一步的，式(3) 的結果還可以再迭代優化。
不失一般性，假設攝影測量區域網(計算機視覺一般稱之為影像場景)中共有n 個三維空間點在m 張相片中可見并令xij為第i 個像點在第j 張影像上的像點坐標，設定一個二進制變量vij ，如果第i 個像點在第j 張影像上可見，則vij =1，否則vij =0，令aj表示相機參數，bj 表示一個三維空間點，則多視幾何采用的光束法平差即是按下式最小化通過三維空間點和相機參數計算得到的像點的重投影誤差
用中，可以基于式(3)或式(5)的結果為式(2)提供待求參數初始值。
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試驗
2.1試驗數據及軟件系統選擇了不同地面分辨率及不同地形特征的3 塊區域(簡記為A、B、C)開展試驗(詳見表1)， A 區域為平坦地形，地面高程約為45 m，共3 條航帶30 張影像，覆蓋面積約1.3km2，布設了24 個像控點，其中10 個為檢查點，B 區域為丘陵地形，地面高程1300~1500 m，共8 條航帶392 張影像，覆蓋面積約10km2，布設了38 個像控點，其中11 個為檢查點，C 區域為高山地地形，地面高程1300 ~ 2100 m，共14 條航帶520 張影像，覆蓋面積約16.5km2，布設了72 個像控點，其中18 個為檢查點， 各區域航線布設及像控點分布如圖2 所示，圖中三角形為像控點，圓形為檢查點，其余為航點， 3 個測區的無人機航攝參數見表1。
圖2各區域航線布設及像控點分布
多視幾何和攝影測量加密算法分別選用目前使用較為廣泛的Agisoft PhotoScan[12] 和Inpho[13] 軟件系統? PhotoScan 基于計算機視覺最新的多視圖三維重建技術對序列立體影像進行全自動化的處理,也可以通過給予的控制點生成測量坐標系統下的真實坐標的三維模型[14]， Inpho 對于各種航空框幅式相機、數字框幅式CCD 相機、推掃式ADS40 相機甚至無人機承載的數碼相機等獲取的影像均可實現完全自動化的高效空三處理?其用于空三加密處理的模塊為MATCH-AT，該模塊采用光束法區域網平差模型進行平差解算，其自動化的最小二乘匹配技術精度較高[15] 。
2.2試驗結果及分析
試驗及分析主要是基于像控點采用不同的攝影測量加密方案完成空三加密，繼而在各試驗場地中布設的像控點中選取t 個點，比較其GPS 測量坐標與立體模型中的人工測量坐標的較差Δi (i = X，Y，Z)，并計算其中誤差，即
，
，來進行數據分析， 考慮到本文的主要研究目的，設計了如下空三加密試驗方案。方案1:基于PhotoScan 的攝影測量加密(主要利用該軟件系統中的基于式(3)—(5) 的稀疏光束法優化功能)；方案2:基于Inpho 的攝影測量空三加密；方案3:多視幾何輔助的攝影測量空三加密， 即將PhotoScan 的空三成果作為光束法平差的初始值，利用Inpho 軟件基于式(2)進一步迭代優化。
圖3 和圖4 分別給出了各區域采用方案1 和方案3 空三結果的圖形顯示，表2 給出了方案1 和方案3 空三外方位差值統計，表3 給出了各區域采用方案1 和方案2 和方案3 的檢查點立體量測精度統計，圖5 所示為試驗區域A 檢查點高程誤差統計折線圖(分析X、Y 坐標誤差分布，具有類似規律，因篇幅所限，這里未全部繪出)。
圖3各區域方案1 的空三結果
以上試驗結果表明:
(1) 方案1(基于PhotoScan 的攝影測量加密)得到的外方位元素與方案3(多視幾何輔助的攝影測量空三加密)得到的外方位元素比較接近， 兩種方案獲得的線元素差值均小于1 m，角元素差值均小于0.1°，因此將方案1 得到的結果作為方案3 的初始值具有很高的精度。
圖4各區域方案3 的空三結果
(2) 針對各區域檢查點立體量測精度，比較方案1 和方案3 可以看出方案3 精度更高，對于試驗區域B 和C，方案2(基于Inpho 的攝影測量空三加密)結果失敗，可以看出方案3 可靠性更高。
(3) 從圖5 可以看出，對于試驗區域A，方案1得到的檢查點高程誤差較大，比較方案2 和方案3可以看出方案3 得到的檢查點高程誤差較小，因此方案3 空三加密精度更高。
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結語
多視幾何理論及其技術的發展為傳統攝影測量領域提供了新的發展方向，針對無人機本身質量輕、載荷低，自帶的POS 數據精度不高等問題，其后續攝影測量空三加密成果的精度將會受到不同程度的影響，甚至失敗。 本文提出了將多視幾何理論引入傳統攝影測量的方案，采用不同地面分辨率和不同地形特征的多個測區試驗，結果表明該方案能提高無人機低空攝影測量空三加密的可靠性和立體量測精度。
以上就是關于pos機模型三維,「技術」多視幾何理論輔助的無人機低空攝影測量空三加密的知識，后面我們會繼續為大家整理關于pos機模型三維的知識，希望能夠幫助到大家！
