Unmanned aerial vehicles (UAVs) or

Unmanned aerial vehicles (UAVs) or drones have been a part of modern warfare for the last couple of decades. Drones are cheaper than standard military aircraft and are piloted remotely. But can drones be used for mapping purposes? There has been an increase in recent years in the number of drones utilized for things such as mapping wildlife and monitoring the growth of crops. Other benefits could come about with the development of new computer software able to handle the thousands of images that these drones gather.

Up until now, the process of creating a mosaic of hundreds if not thousands of orthorectified aerial images is extremely time-consuming. A conventional computer program has to analyze each image taken and figure out its exact angle and camera position in order to build a model of a piece of land. Computer software does this by looking at common features in adjacent photos and marking them with tie points. In an image of a cornfield, for example, it might use a corn plant that shows up in two photos.

The computer then adjusts its calculation of the camera positions for all the photos at once so that the different images match up to produce one coherent projection of a tie point. From there, all the tie points can be projected onto a 3D model and a mosaic is created. The problem is that current software is only equipped to handle a few hundred images. Once the number of images is more than a thousand, the typical amount gathered by a drone, the process can take well over 1000 hours.

To remedy the situation, computer scientist Mark Pritt, along with colleagues at Lockheed Martin in Gaithersburg, Maryland, developed a new algorithm to handle thousands of images and speed up the process. Their computer program takes the tie points from each photo and projects then directly onto a 3D space. This is without knowing the exact shape of the land or the position of the camera. Consequently, tie points do not always match up. The same corn plant could have two projections on the model.

Kết quả (Việt) 1:

Các loại xe máy bay không người lái (UAV) hoặc mục tiêu giả lập đã là một phần của chiến tranh hiện đại cho các cặp vợ chồng cuối cùng của thập kỷ. Mục tiêu giả lập rẻ hơn so với tiêu chuẩn máy bay quân sự và được điều khiển từ xa. Nhưng mục tiêu giả lập có thể được sử dụng cho mục đích lập bản đồ? Đã có sự gia tăng trong năm gần đây số lượng mục tiêu giả lập sử dụng cho những thứ như lập bản đồ động vật hoang dã và giám sát sự phát triển của cây trồng. Lợi ích khác có thể trở về với sự phát triển của phần mềm máy tính mới có thể xử lý hàng ngàn hình ảnh thu thập các mục tiêu giả lập.Cho đến bây giờ, quá trình của việc tạo ra một bức tranh của hàng trăm nếu không phải hàng ngàn orthorectified hình ảnh chụp từ trên không là rất tốn thời gian. Một chương trình máy tính thông thường có để phân tích mỗi hình chụp và tìm ra vị trí chính xác của nó góc và máy ảnh để xây dựng một mô hình của một mảnh đất. Phần mềm máy tính thực hiện điều này bằng cách xem các tính năng phổ biến trong các hình ảnh liền kề và đánh dấu chúng với tie điểm. Trong một hình ảnh của một cornfield, ví dụ, nó có thể sử dụng một nhà máy bắp cho thấy trong hai hình ảnh.Máy tính sau đó điều chỉnh tính toán của các vị trí máy ảnh cho tất cả các bức ảnh cùng một lúc để cho những hình ảnh khác nhau phù hợp để sản xuất một chiếu mạch lạc của nhiệt độ tie. Từ đó, tất cả các điểm tie có thể được chiếu lên một mô hình 3D và một bức tranh được tạo ra. Vấn đề là rằng hiện tại phần mềm chỉ được trang bị để xử lý một vài trăm hình ảnh. Một khi số lượng hình ảnh là hơn một nghìn, số lượng điển hình thu thập bằng một mục tiêu giả, quá trình có thể mất hơn 1000 giờ.Để khắc phục tình hình, nhà khoa học máy tính Mark Pritt, cùng với các đồng nghiệp tại Lockheed Martin tại Gaithersburg, Maryland, phát triển một thuật toán mới để xử lý hàng ngàn hình ảnh và tăng tốc quá trình. Chương trình máy tính của họ mất điểm tie từ mỗi ảnh và các dự án sau đó trực tiếp vào một không gian 3D. Điều này là không có hiểu biết hình dạng chính xác của đất hoặc vị trí của máy ảnh. Do đó, tie điểm không luôn luôn khớp. Cùng một cây ngô có thể có hai dự trên các mô hình.

Kết quả (Việt) 2:

Xe không người lái trên không (UAV) hoặc bay không người lái đã là một phần của chiến tranh hiện đại cho các cặp vợ chồng cuối cùng của thập kỷ. Drone là rẻ hơn so với máy bay quân sự tiêu chuẩn và được thí điểm từ xa. Nhưng chiếc máy bay có thể được sử dụng cho mục đích lập bản đồ? Hiện đã có một sự gia tăng trong những năm gần đây số lượng các máy bay do thám được sử dụng cho những việc như lập bản đồ động vật hoang dã và theo dõi sự phát triển của cây trồng. Các lợi ích khác có thể trở về với sự phát triển của phần mềm máy tính mới có thể xử lý hàng ngàn hình ảnh mà các máy bay do thám thu thập. Cho đến nay, quá trình tạo ra một bức tranh về hàng trăm nếu không phải hàng ngàn hình ảnh trên không orthorectified là vô cùng tốn thời gian. Một chương trình máy tính thông thường phải phân tích mỗi hình ảnh được đưa và tìm ra góc độ chính xác của nó và vị trí camera để xây dựng một mô hình của một mảnh đất. Phần mềm máy tính thực hiện điều này bằng cách nhìn vào các tính năng phổ biến trong các bức ảnh liền kề và đánh dấu chúng với điểm tie. Trong một hình ảnh của một cánh đồng ngô, ví dụ, nó có thể sử dụng một cây ngô mà xuất hiện trong hai bức ảnh. Các máy tính sau đó điều chỉnh tính toán của các vị trí máy ảnh cho tất cả các bức ảnh cùng một lúc do đó những hình khác nhau phù hợp để sản xuất một mạch lạc chiếu của một điểm tie. Từ đó, tất cả các điểm tie có thể được chiếu lên một mô hình 3D và một khảm được tạo ra. Vấn đề là các phần mềm hiện nay chỉ được trang bị để xử lý một vài trăm hình ảnh. Một khi số lượng hình ảnh là hơn một ngàn, số lượng điển hình được thu thập bởi một mục tiêu giả, quá trình này có thể mất hơn 1000 giờ. Để khắc phục tình trạng này, nhà khoa học máy tính Mark Pritt, cùng với các đồng nghiệp tại Lockheed Martin tại Gaithersburg, Maryland, phát triển một thuật toán mới để xử lý hàng ngàn hình ảnh và đẩy nhanh quá trình. Chương trình máy tính của họ có những điểm tie từ mỗi bức ảnh và các dự án sau đó trực tiếp vào một không gian 3D. Điều này là không biết hình dạng chính xác của đất hoặc vị trí của máy ảnh. Do đó, điểm tie không luôn luôn phù hợp. Cây ngô cùng có thể có hai dự trên mô hình.