지원되는 형식

Prevu3D는 드론 이미지를 처리하여 포인트 클라우드와 mesh 모델을 생성하는 것을 지원합니다. 성공적인 재구성을 보장하려면, 파이프라인에 필요한 데이터 형식과 메타데이터를 이해하는 것이 중요합니다. 업로드 전에 데이터셋을 올바르게 준비하면, 더 선명한 텍스처, 더 나은 정렬, 더 높은 품질의 지오메트리를 얻을 수 있습니다.

이미지 형식

Prevu3D는 다음 형식의 표준 항공 사진을 지원합니다:

JPEG (.jpg)
TIFF (.tif / .tiff)

필수 메타데이터

모든 이미지에는 최소한 다음을 포함하는 EXIF 메타데이터가 있어야 합니다:

GPS 위치(위도, 경도, 고도)
카메라 방향(요, 피치, 롤)
타임스탬프
카메라 내부 매개변수(드론이 제공하는 경우 초점 거리, 센서 폭 등)

이 메타데이터는 이미지 정렬과 정확한 재구성에 필수적입니다.

이미지 품질 요구 사항

재구성 품질은 소스 사진의 품질에 크게 의존합니다.

겹침(매우 중요)

이미지를 올바르게 정렬하려면, 데이터셋에 다음이 있어야 합니다:

전방 겹침: 75—85퍼센트
측면 겹침: 60—80퍼센트

더 높은 겹침은 특히 다음을 캡처할 때 중요합니다:

수직 구조물
복잡한 지붕
좁은 통로
식생
긴 선형 에셋

선명도 및 노출

다음을 확인하세요:

모션 블러 없음
초점 문제 없음
일관된 노출
극도로 밝거나 어두운 이미지 피하기
적절한 노출 설정이 있는 안정화된 카메라를 사용하지 않는 한 저조도 비행 피하기

비행 방향: 천저 대 사각

천저(카메라가 똑바로 아래를 향함)와 사각(각도가 있는) 이미지 모두 지원됩니다.

천저는 개방된 영역, 정사영상, 평지 매핑에 적합합니다.
사각은 외벽, 수직 구조물, 복잡한 에셋을 더 완전하게 캡처합니다.

기본적으로, 파이프라인은 구성 파일에 달리 지정되지 않는 한 사각 캡처를 가정합니다.

지상 기준점(GCP)

Prevu3D는 지리 공간 정확도를 개선하고 정렬을 강화하기 위해 선택적 지상 기준점을 지원합니다.

지원되는 GCP 타겟 유형

현재 세 가지 타겟 모양의 자동 감지를 지원합니다:

정사각형 타겟
대각선(체커 스타일) 타겟
AeroPoints

GCP가 이러한 유형 중 하나를 사용하는 경우, 시스템이 이미지에서 자동으로 감지할 수 있습니다.

GCP CSV 파일

GCP가 사용되는 경우, 헤더 행이 없는 CSV 파일을 업로드할 수 있습니다.
CSV는 예상되는 구조를 따라야 합니다:

GCP 이름
Easting / X
Northing / Y
Elevation / Z

참조용 템플릿은 다음과 같습니다: GCP_Template_2025_11_17.csv

구성 파일(JSON)

다음을 지정하기 위해 선택적 JSON 구성 파일을 업로드할 수도 있습니다:

캡처 입력 유형("default_oblique", "default_nadir")
수평 좌표계(EPSG)
수직 좌표계(EPSG)
고도 보정을 위한 선택적 지오이드 모델

참조용 템플릿은 다음과 같습니다: Config_Template_2025_11_17.json

이 구성 파일을 사용하면 측량 등급 데이터셋이나 혼합 소스로 작업할 때 올바른 지오레퍼런싱과 정렬을 보장할 수 있습니다.