Starten Sie Ihre Suche...


Durch die Nutzung unserer Webseite erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Cookies verwenden. Weitere Informationen

Analyse von Bildresiduen mit Machine-Learning im Kontext von Kamera-Kalibrierungen

Luhmann/Müller (Hrsg). Photogrammetrie Laserscanning Optische 3D-Messtechnik. 2016. Aufl. Berlin: VDE Verlag 2016 S. 256 - 265

Erscheinungsjahr: 2016

Publikationstyp: Buchbeitrag (Konferenzbeitrag)

Sprache: Deutsch

Inhaltszusammenfassung


Photogrammetrie ermöglicht es, Objekte mit Hilfe von Digitalbildern zu vermessen. Bei optimalen Messbedingungen sind Unterschiede in der Qualität der abgeleiteten Maße vor allem auf die mathematische Modellierung des verwendeten Sensors und der Linse zurück-zuführen. Kalibrierungen erfolgen meist mittels Bündelblockausgleichung, die es gestattet, daraus vielerlei statistische Kennzahlen abzuleiten. Eine tiefergehende Analyse der berech-neten Parameter, Standardabweichungen, Korrelationen und ...Photogrammetrie ermöglicht es, Objekte mit Hilfe von Digitalbildern zu vermessen. Bei optimalen Messbedingungen sind Unterschiede in der Qualität der abgeleiteten Maße vor allem auf die mathematische Modellierung des verwendeten Sensors und der Linse zurück-zuführen. Kalibrierungen erfolgen meist mittels Bündelblockausgleichung, die es gestattet, daraus vielerlei statistische Kennzahlen abzuleiten. Eine tiefergehende Analyse der berech-neten Parameter, Standardabweichungen, Korrelationen und deren Verteilungen kann Auf-schluss geben, ob das verwendete Kalibriermodell Schwächen aufweist. Solche Defizite können sich durch systematische Restfehler im Bild- oder Objektraum äußern. Da solche Restfehler zu Ungenauigkeiten in den daraus abgeleiteten Informationen führen können, ist deren mathematischer Nachweis und anschließende Kompensation zur Erzielung höchster Genauigkeiten unausweichlich. Neueste Ansätze nutzen Korrekturterme, um solche Syste-matiken schon während der Bündelblockausgleichung zu modellieren. Der vorliegende Beitrag beschreibt, wie auch Machine-Learning Techniken dabei helfen können, verbliebe-ne systematische Abweichungen in Bildresiduen nachzuweisen, ohne dass hierzu ein Ein-griff in die Bündelblockausgleichung notwendig ist. Dies wird im ersten Schritt anhand von Beispieldaten erläutert. Im zweiten Schritt wird die Wirkung dieser Vorgehensweise an einer realen Kamerakalibrierung verdeutlicht. Abschließend erfolgt eine Diskussion der im Zuge dieser Arbeit erzielten Resultate und möglicher Eignung dieses Verfahrens in der Praxis.» weiterlesen» einklappen

  • machine learning, kamerakalibrierun

Autoren


Mordwinzew, W. (Autor)
Paulus, D. (Autor)

Klassifikation


DFG Fachgebiet:

DDC Sachgruppe:
Statistik

Verbundene Forschungsprojekte


Verknüpfte Personen