【導讀】在移動測繪領域，相機系統的選擇至關重要。許多人往往只聚焦于分辨率，認為像素越多越好。然而，真正決定相機系統能否在移動測繪中發揮關鍵作用的，遠不止分辨率這一項。相機的精準度、穩定性以及在關鍵時刻輸出精準數據的能力，同樣是不可或缺的核心要素。
更多像素選擇無疑是有幫助的，但同樣重要的是相機的精確性、可靠性，以及在適當時刻提供準確的數據。
我們常聽到這樣的話：“我們需要一臺更高分辨率的相機。”
更多像素選擇確實有助于提升圖像質量，但在移動測繪中，這只是更大圖景的一部分。
無論你是在捕捉城市基礎設施、檢查道路，還是管理資產清單，你的決策都依賴于圖像數據的質量。這不僅僅是圖像的清晰度，還包括圖像的可用性、準確性和同步性。
與系統集成商、工程師和現場團隊合作多年，構建移動測繪平臺后，我們得出以下結論：這不僅僅是分辨率的問題。而是整個成像系統在實際環境中的表現。
讓我們來談談圖像質量 (這與分辨率不同)
你可以擁有許多像素選擇，但如果圖像模糊、曝光過度，或者陰影部分細節不足，那就無法為你提供有效的數據。
在移動測繪中，圖像質量意味著：
清晰度—明確捕捉字母數字標記、路標或小型特征
動態范圍—同時保留明亮天空和陰影路緣之間的細節
色彩精度—提高AI和機器視覺系統的圖像分割和分類能力
比較招牌徽標、交通燈邊緣和建筑物陰影：右側顯示更清晰的細節、均衡的曝光和更自然的色彩，這對于準確的 AI 分割和映射至關重要
這就是計算機視覺如此有效的原因。無論你是識別路邊設施，還是評估道路表面狀況，你的計算機視覺AI算法和結果審核人員都依賴于清晰、一致的輸入。單靠分辨率無法解決所有問題。尤其是在你的數據需要與其他傳感器輸出精確對接時，這時空間精度就顯得尤為重要。
精度不僅僅是GPS的任務，它從鏡頭開始
你可能以為GPS或IMU負責所有的地理定位。但如果相機未能捕捉到幾何準確的圖像，那么所有后續操作（如激光雷達（LiDAR）融合、色彩疊加、GIS對齊）都會出現偏差。
相機需要經過精確校準。鏡頭畸變必須進行建模并得到修正，而相機的內部參數比大多數人預期的更加重要。
觀察交通燈桿和建筑物邊緣：在原始圖像中，鏡頭畸變導致可見的曲率。校準后，直線將被恢復，這對于移動測繪中激光雷達和空間數據的精確對準至關重要。
我們曾看到一些團隊使用毫米級精度的點云，但由于圖像不匹配而產生困擾。有時候問題并非出在GPS，而是沒有對相機進行正確校準來修正鏡頭畸變，從而保持幾何一致性。
當然，準確的定位只有在時間同步時才能發揮作用，這引出了移動測繪中一個常常被忽視的關鍵因素。
觸發時機：看不見，卻至關重要
觸發時機常常被視為次要因素，但它實際上非常重要。
在進行隧道或道路測繪時，你不僅是在捕捉圖像幀，而是需要確保這些幀能夠與系統中所有其他傳感器精確對齊。
這就是觸發機制的作用所在。無論您使用的是測距儀 (DMI) 還是其他外部信號，您的相機都需要以精確、可重復的時序做出響應。這確保了幀間距的一致性，并與 LiDAR、GNSS 和 IMU 數據緊密對齊。
更重要的是，這大大減少了后期處理的時間。一個智能捕捉的系統也意味著更快的處理速度。
即便圖像清晰且時間同步，若相機無法應對現實環境中的挑戰，圖像也無法發揮作用。
實地可用性更為重要
許多成像系統在理論上表現出色，但在實際環境中可能無法應對各種挑戰。
震動、沖擊、雨水、高溫和灰塵是移動測繪工作中常見的因素。你的相機系統必須能夠適應這些環境變化，且不失去校準或降低性能。可靠性不僅僅是一個指標，它是確保項目持續推進的核心。
當你計劃進行長時間測量或時間緊迫的現場部署時，你必須確保你的成像系統不會成為限制因素。
選擇相機系統時，我們建議首先詢問以下這些問題
在評估移動測繪用相機時，我們建議團隊提出以下問題：
圖像質量是否能夠滿足你和工具所需的所有視圖？
畸變問題是否已經得到解決，還是需要后期進行修正？
我們能否從DMI或其他時序源進行準確觸發？
它是否已經經過現場驗證，還是僅通過理論評估？
如果我們購買五臺相機，它們的表現是否一致？
如果你無法給出以上五個問題的“肯定”答案，那么值得深入思考原因。
最后，如果你的項目要求更高，比如超高分辨率的圖像呢？
如果你需要超過100MP的超高分辨率呢？
雖然圖像質量遠不止像素數量，但分辨率仍然起著重要作用。尤其是在下游系統需要超精細圖像進行放大、分割或3D重建時，這一點尤為重要。
在這種情況下，問題不在于捕捉更多像素，而是如何在保持精確對齊和一致幾何輸出的同時捕捉這些像素。這正是Ladybug6等系統的優勢所在。這款相機原生支持72MP，并可通過重采樣生成最高134MP的圖像，提供完整的球形覆蓋視角且無視差誤差。這使得移動測繪團隊能夠在滿足超高分辨率需求的同時，確保對齊精度和圖像質量的高度一致性。
推薦閱讀：
Cadence與NVIDIA強強聯合，數字孿生平臺新模型助推AI數據中心高效部署
