I detta dokument föreslås en ny teknik för att öka noggrannheten hos direkt geo-refererade bildbaserade 3D-punktmoln som genereras från lågkostnadssensorer i smartphones. smartphones rörelsesensorer används för att direkt förvärva Exterior Orientation Parameters (EOPs) av de fångade bilderna. Dessa EOPs, tillsammans med Interior Orientation Parameters (IOPs) av kameran/telefonen, används för att rekonstruera den bild-baserade 3D-punktmoln. Men eftersom smartphone rörelsesensorer lider av dålig GPS-noggrannhet, ackumulerad drift och hög signalbuller, resulterar felaktiga 3D-kartläggningslösningar ofta. Därför extraheras horisontella och vertikala linjära egenskaper, synliga i varje bild, och används som begränsningar i kombinationsjusteringsförfarandet. Dessa begränsningar korrigerar den relativa positionen och orienteringen för 3D-karteringslösningen. När de förbättrade EOP:erna har uppskattats används den semiglobala matchande algoritmen (SGM) för att generera det bildbaserade täta 3D-punktmolnet. Statistisk analys och bedömning genomförs häri, för att visa genomförbarheten av 3D-punkt molngenerering från konsumentklass sensorer i smartphones.
Alsubaie och El-Sheimy REF introducerade möjligheten att generera ett direkt geo-refererat bildbaserat 3D-punktsmoln med smartphones.
THE FEASIBILITY OF 3D POINT CLOUD GENERATION FROM SMARTPHONES
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Geography']}