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高精度傾斜攝影相機(jī)PJ101S
簡要描述：高精度傾斜攝影相機(jī)PJ101S三維重建技術(shù)在此基礎(chǔ)上添加了傾斜攝影技術(shù)、空中精確定位技術(shù)等，通過提供多鏡頭組合攝影平臺，從多角度獲取影像，利用POS系統(tǒng)或GPS差分系統(tǒng)進(jìn)行精確定位，提供每張影像POS信息，再結(jié)合基于影像的自動空三加密、影像密集匹配、紋理映射及模型生成等系列步驟，完成整個三維重建過程。
產(chǎn)品型號：
所屬分類：傾斜攝影相機(jī)
更新時間：2024-08-20
廠商性質(zhì)：代理商
詳情介紹
高精度傾斜攝影相機(jī)PJ101S技術(shù)概述：
傾斜攝影技術(shù)是測繪域近些年發(fā)展起來的項高新技術(shù)。它改變了以往航空攝影測量只能使用單相機(jī)從垂直角度拍攝地物的局限，通過在同飛行平臺上搭載多臺傳感器，同時從垂直、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)出個五彩繽紛的三維世界，獲得身臨其境的體驗。
傾斜攝影所具備的高效率、高精度、高真實感、低成本優(yōu)勢，使其逐步替代傳統(tǒng)人工建模的三維模型獲取方式。個面積約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個月。傾斜攝影三維模型不僅能帶給觀者真實而震撼的視覺感受，還因其模型上每點都具有準(zhǔn)確的三維地理坐標(biāo)，可供用戶按需測量和計算，從而使三維模型在城市建設(shè)與管理、國家地理測繪、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量、面積計算，估算修繕成本。
傾斜攝影原理：
傾斜攝影技術(shù)是在攝影測量技術(shù)之上發(fā)展起來的，和攝影測量不同的是：傾斜攝影是通過在同飛行平臺上搭載多臺傳感器(如圖所示，目前常用的五鏡頭相機(jī))，同時從垂直、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。自動化建模工藝流程般會經(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云，點云構(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繪精度。傾斜攝影自動化建模及其成果，對比人工建模過程，具備“三高低“的特點，即：高效率、高精度、高真實感和低成本。
高精度傾斜攝影相機(jī)PJ101S是基于大疆M210系列飛行器平臺推出的專版相機(jī)，具有更輕更小，性價比更高，適應(yīng)性更強(qiáng)，效率更高，測量精度更高，更適用于單兵測繪作業(yè)等特點。
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
實時圖傳標(biāo)配
后差分支持
溫控智能主動恒溫
自檢智能自檢&主動重置
數(shù)據(jù)預(yù)處理航測助手
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提取與相對定向；
②投影重建與相機(jī)標(biāo)定；
?、勖芗ヅ?；
?、苤亟ㄈS模型。
其中第1步從給定影像中自動檢測出可靠且充分密集的連接點，利用連接點對大量影像進(jìn)行自動重定向；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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