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詳細(xì)介紹
高精度傾斜攝影相機(jī)PJ101S技術(shù)概述：
傾斜攝影技術(shù)是測(cè)繪域近些年發(fā)展起來的項(xiàng)高新技術(shù)。它改變了以往航空攝影測(cè)量只能使用單相機(jī)從垂直角度拍攝地物的局限，通過在同飛行平臺(tái)上搭載多臺(tái)傳感器，同時(shí)從垂直、側(cè)視和前后視等不同角度采集影像。傾斜影像不僅能真實(shí)反映地物情況，還通過采用*定位技術(shù)，嵌入精確的地理信息、豐富的影像信息，給用戶呈現(xiàn)出個(gè)五彩繽紛的三維世界，獲得身臨其境的體驗(yàn)。
傾斜攝影所具備的高效率、高精度、高真實(shí)感、低成本優(yōu)勢(shì)，使其逐步替代傳統(tǒng)人工建模的三維模型獲取方式。個(gè)面積約50平方公里的城市，運(yùn)用傾斜攝影建模技術(shù)，從獲取影像、處理數(shù)據(jù)直至生成真三維模型僅需10天左右。同等工作量，若采用人工建模，則需投入100人足足干3個(gè)月。傾斜攝影三維模型不僅能帶給觀者真實(shí)而震撼的視覺感受，還因其模型上每點(diǎn)都具有準(zhǔn)確的三維地理坐標(biāo)，可供用戶按需測(cè)量和計(jì)算，從而使三維模型在城市建設(shè)與管理、國家地理測(cè)繪、公共安與應(yīng)急等方面大有可為。比如在城市建筑立面改造成本核算中，不用再拿著站儀去采集數(shù)據(jù)，在電腦屏幕前即可輕松完成樓體測(cè)量、面積計(jì)算，估算修繕成本。
傾斜攝影原理：
傾斜攝影技術(shù)是在攝影測(cè)量技術(shù)之上發(fā)展起來的，和攝影測(cè)量不同的是：傾斜攝影是通過在同飛行平臺(tái)上搭載多臺(tái)傳感器(如圖所示，目前常用的五鏡頭相機(jī))，同時(shí)從垂直、傾斜等不同角度采集影像，獲取地面物體更為完整準(zhǔn)確的信息。垂直地面角度拍攝獲取的影像稱為正片(組影像)，鏡頭朝向與地面成定夾角拍攝獲取的影像稱為斜片(四組影像)。以傾斜攝影技術(shù)來獲取影像數(shù)據(jù)作為素材，進(jìn)行人工或自動(dòng)化加工處理后得到的三維模型數(shù)據(jù)的過程，我們稱之為“傾斜攝影建模"。
基于傾斜攝影獲取的影像數(shù)據(jù)，可進(jìn)行通過專業(yè)的自動(dòng)化建模軟件生產(chǎn)三維模型，模型生產(chǎn)周期短、成本低。自動(dòng)化建模工藝流程般會(huì)經(jīng)過多視角影像的幾何校正、聯(lián)合平差等處理流程，可運(yùn)算生成基于影像的高密度點(diǎn)云，點(diǎn)云構(gòu)建TIN模型，并以此生成基于影像紋理的高分辨率傾斜攝影三維模型，因此也具備傾斜影像的測(cè)繪精度。傾斜攝影自動(dòng)化建模及其成果，對(duì)比人工建模過程，具備“三高低“的特點(diǎn)，即：高效率、高精度、高真實(shí)感和低成本。
高精度傾斜攝影相機(jī)PJ101S是基于大疆M210系列飛行器平臺(tái)推出的專版相機(jī)，具有更輕更小，性價(jià)比更高，適應(yīng)性更強(qiáng)，效率更高，測(cè)量精度更高，更適用于單兵測(cè)繪作業(yè)等特點(diǎn)。
相機(jī)參數(shù)：
像素單視角2430萬，總1.2億
CMOS數(shù)量5視角CMOS
畫幅APS畫幅(23.5X15.6)
焦距35mm(等效53mm)
存儲(chǔ)320GB、640GB、1280GB
曝光間隔≥0.8S
工作環(huán)境溫度-10°C至40°C
防護(hù)等IP64
云臺(tái)M210系列
重量700g
尺寸162X162X98mm
傳輸U(kuò)SB3.0接口
續(xù)航無人機(jī)供電
OLED屏顯標(biāo)配
實(shí)時(shí)圖傳標(biāo)配
后差分支持
溫控智能主動(dòng)恒溫
自檢智能自檢&主動(dòng)重置
數(shù)據(jù)預(yù)處理航測(cè)助手
數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)-Smart3D
傾斜攝影三維建模技術(shù)是基于影像的三維建模技術(shù)的種，基于影像的三維建模技術(shù)大致步驟分為：
?、偬卣鼽c(diǎn)提取與相對(duì)定向；
?、谕队爸亟ㄅc相機(jī)標(biāo)定；
?、勖芗ヅ?；
④重建三維模型。
其中第1步從給定影像中自動(dòng)檢測(cè)出可靠且充分密集的連接點(diǎn)，利用連接點(diǎn)對(duì)大量影像進(jìn)行自動(dòng)重定向；第2步根據(jù)重定向結(jié)果進(jìn)行投影重建，標(biāo)定相機(jī)位置等信息；第3步通過CMVS(cluster multi-view stereo)、PMVS(patch-based multi-view stereo)等算法進(jìn)行密集匹配；第4步從點(diǎn)云通過構(gòu)建三角網(wǎng)格模型得到目標(biāo)三維模型。
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