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传统的相机检校方法受限于高精度的三维检校场或已知空间结构的检校模板，针对这个问题，在分析智能手机成像特征的基础上，提出一种无需控制信息的相机检校方法。该方法主要包括两个步骤:首先按3×3模式采集影像数据，选取基准影像，分别与其他影像进行相对定向以构建单元模型，通过比例系数进行模型连接后建立自由网模型，将所有摄站点、物方点坐标纳入到统一的基准影像坐标系中；然后以选择的基准影像为参考，并考虑附加参数模型，进行自检校光束法自由网平差，解算其余影像相对于基准影像的方位元素以及附加参数，从而完成相机的检校。实验结果表明，该检校方法是有效的，可显著提高测量的精度。 相似文献
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传统边坡声发射监测系统多采用C/S架构,数据展示和分析以客户端软件为主,缺少浏览器端三维场景构建,在系统兼容、升级拓展、数据共享和用户体验等方面有待提升,且声发射相关业务的动态效果仿真也存在一定的探索空间。鉴于此,以湖北省秭归县郭家坝镇边坡、江西省新余市某矿山边坡为例,基于SpringBoot前后端分离的服务架构和Cesium三维可视化平台,设计并构建了B/S架构下的边坡声发射监测系统,解决了多源多维异构数据的融合、发布与可视化以及探头扫描和声源扩散的动态效果仿真等技术问题,实现了三维场景可视化、监测数据管理、在线统计分析、监测预警预报、系统设置等功能,为边坡地质灾害在线智能监测提供了全方位、立体化、动态化的示范性应用。 相似文献
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