无人机航测内业处理(iTwin Capture Modeler)

无人机航测内业处理(iTwin Capture Modeler)

iTwin Capture Modeler 内业处理

1、概述

本文以iTwin Capture Modeler(旧名称为Context Capture或Smart3D)软件为例介绍航测建模、土方算量、三维模型在线发布分享等内业处理。
本机所使用笔记本电脑主要配置:
CPU:intel Core Ultra 9 275HX
显卡:NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU 12GB
内存:32GB
注意:内存大小决定是否可以成功建模,内存不足建模失败(不会提示失败原因),推荐16GB以上;硬盘剩余容量建议为建模图片大小的2~3倍,否则会因为容量不足建模失败。

2、内业数据处理

2.1新建工程

打开两个软件,第一个为引擎,建模必须打开,第二个为主程序,第三个为模型浏览查看程序

在这里插入图片描述

开始计算空三或者建模时,主程序进度条卡在某一数值时,检查引擎界面是否有任务在执行,若无可按回车键解决,或者重新打开引擎

在这里插入图片描述


新建工程,保存路径不能有中文

在这里插入图片描述

2.2新建区块

新建区块(也可使用Metashape计算好的空三导入,Metashape空三计算速度更快,但建模质量较低,只生产正射影像可使用Metashape)

在这里插入图片描述

2.3导入影像

导入影像,可选择图片或者文件夹

在这里插入图片描述

2.4第一次空三

提交第一次空三计算,无需设置参数,第一次空三目的是为了对齐影像,建立连接点

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


空三完成后查看空三质量报告,主要看位置不确定性数值,越小越好,看自己需求需要几公分的

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

2.5刺点

点开测量,选择导入自定义文本格式,或者也可以手动添加坐标点

在这里插入图片描述


选择像控点文件,一般为手簿导出的dat格式文件或者txt等

在这里插入图片描述


根据自己坐标文件的格式内容,选择是否忽略头行等,大多数坐标文件分隔符为英文逗号",",根据自己的文件内容格式选择

在这里插入图片描述


本工程采用的是北京54坐标系,1.5°分带,中央子午线为109.5°,需要自定义坐标系

在这里插入图片描述


自定义坐标系,点击编辑,选择坐标系prj文件

在这里插入图片描述

关于如何自定义参考坐标系文件:本工程坐标系中央子午线为109.5°,可以在空间参考系统数据库中找到与本项目中央子午线最接近的坐标系,右键导出,然后在记事本中打开,将其中的中央子午线修改为109.5°即可

在这里插入图片描述


设置点名及xyz,若导入后在三维视图里面没有显示像控点位置则可能为xy坐标搞反了,重新导入像控点文件即可

在这里插入图片描述


刺点:刺点是为了约束平面和高程位置与提高精度,本工程采用当地理论最低潮面为高程0m点,属于地方高程系统,必须刺点;
刺点优先选择标记清晰,位于图片中央的点

在这里插入图片描述

2.6第二次空三

刺点完成后,再次提交空三运算,空三参数默认即可
空三完成后查看质量报告,重投影误差控制在1个像素内,若该点误差过大可能为刺点出现问题,或者也可以删除该点

在这里插入图片描述

2.7三维重建

选择新建重建框架-三维重建

在这里插入图片描述


空间框架中选择要建模的范围,先选择坐标系,如果建模范围为规则矩形可选择框否则使用新建多边形;有具体的范围也可以导入kml文件;切块大小根据自己电脑内存的大小选择,确保内存使用量不大于本机内存的80%

在这里插入图片描述


选择生产OSGB文件

在这里插入图片描述


坐标系选择自己所需坐标系

在这里插入图片描述


等待生产完成,得到一个xml文件和Date文件夹

在这里插入图片描述


生产完成后删除过程文件,释放磁盘空间

在这里插入图片描述


OSGB模型可使用倾斜伴侣查看http://www.osgblab.com/

3、建模精度检查

模型精度检查可采用倾斜伴侣检查,
选择精度检查,浏览控制点文件,选中控制点,在模型上点击标记,最终得到模型精度

在这里插入图片描述

4、提取高程点

4.1Cass中加载模型

选择3D图标,找到模型所在路径,选择后缀为XML的文件,双击打开

在这里插入图片描述

4.2提取高程点

使用闭合范围提取高程点,先绘制要提取高程点的范围线(使用多段线绘制),采点间距按需求选择(本文为10m)

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

4.3土方算量

利用Cass工程应用计算土方

5、模型分享

倾斜摄影模型在线查看分享可使用中交项目管理系统-CBIM协同实现,可创建场景,叠加卫星影像、BIM模型等信息

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

也可通过四维轻云、BIMFACE等在线网页分享查看模型

Read more

第二章-AIGC入门-小白也能看懂的AI图像生成指南:从原理到实战(5/36)

第二章-AIGC入门-小白也能看懂的AI图像生成指南:从原理到实战(5/36)

摘要:AI图像生成是基于深度学习的人工智能技术,能依据文本或图像输入生成新图像。其原理主要基于生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE),通过生成器和判别器的对抗训练(在 GAN 中),或编码器和解码器的协作(在 VAE 中),实现图像生成。AI图像生成在艺术创作、商业设计、影视游戏、日常生活等方面有广泛应用,但也面临伦理、版权、技术准确性等挑战。 一、AI 图像生成是什么 AI 图像生成,作为人工智能技术在数字创作领域的重要应用,正深刻地改变着我们生成和理解图像的方式。简单来说,AI 图像生成是利用人工智能算法,依据给定的输入(如文本描述、图像示例等),通过对大量数据的学习和分析,自动生成全新图像的技术。 从原理上讲,AI 图像生成技术建立在深度学习模型的基础之上,其中最为常用的是生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE) 。以生成对抗网络为例,它由生成器和判别器两个部分组成。生成器负责生成图像,判别器则用于判断生成的图像是否真实。两者相互对抗、

Faster-Whisper-GUI日语语音识别完整指南:从零开始轻松转写日语音频

Faster-Whisper-GUI日语语音识别完整指南:从零开始轻松转写日语音频 【免费下载链接】faster-whisper-GUIfaster_whisper GUI with PySide6 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faster-whisper-GUI Faster-Whisper-GUI是一个基于PySide6开发的图形界面工具,专门用于日语语音识别和音频转写。这款工具通过优化算法和直观界面,让日语语音识别变得简单高效。无论你是日语学习者、内容创作者还是需要处理日语音频的专业人士,都能快速上手使用。 🎯 为什么选择Faster-Whisper-GUI进行日语识别? Faster-Whisper-GUI相比其他语音识别工具具有明显优势: * 多模型支持:兼容Whisper、WhisperX等多种模型,确保日语识别精度 * 硬件加速:支持CUDA显卡加速,大幅提升处理速度 * 时间轴输出:自动生成日语文本的时间标记,便于后续编辑 * 免费开源:完全免费使用,无需订阅费用 ⚙️ 三步完成日语语音识

AI 智能编码工具:重塑开发效率的革命,从 GitHub Copilot 到国产新秀的全面解析

AI 智能编码工具:重塑开发效率的革命,从 GitHub Copilot 到国产新秀的全面解析

目录 引言 一、主流智能编码工具深度测评:从功能到实战 1. GitHub Copilot:AI 编码的 “开山鼻祖” 核心特性与实战代码 优缺点总结 2. Baidu Comate:文心大模型加持的 “国产之光” 核心特性与实战代码 优缺点总结 3. 通义灵码:阿里云的 “企业级编码助手” 核心特性与实战代码 优缺点总结 引言 作为一名拥有 8 年开发经验的程序员,我曾无数次在深夜对着屏幕反复调试重复代码,也因记不清框架语法而频繁切换浏览器查询文档。直到 2021 年 GitHub Copilot 问世,我才第一次感受到:AI 不仅能辅助编码,更能彻底改变开发模式。如今,智能编码工具已从 “尝鲜选项” 变为 “必备工具”,它们像经验丰富的结对编程伙伴,能精准补全代码、生成测试用例、

Stable-Diffusion-v1-5-archiveWeb UI高级功能:图生图/局部重绘/蒙版编辑实操指南

Stable Diffusion v1.5 Archive Web UI 高级功能:图生图/局部重绘/蒙版编辑实操指南 1. 引言:从文生图到创意编辑 如果你已经熟悉了 Stable Diffusion v1.5 Archive 的基础文生图功能,可能会发现,仅仅依靠文字描述来生成完美的图片,有时就像在黑暗中摸索。你想要一个特定的人物姿势,但描述了半天,出来的结果总是差那么一点;或者你生成了一张不错的风景图,但天空的颜色不够理想,想单独调整一下。 这时候,就需要用到 Web UI 中更强大的“图生图”功能了。它不再是“无中生有”,而是“有中生优”。你可以上传一张参考图,让 AI 在此基础上进行二次创作、风格迁移,或者只修改图片的某个局部区域。这大大提升了创作的灵活性和可控性。 本文将带你深入探索 Stable