自動ターゲット検出 - AutoGCPアルゴリズム
AutoGCPsアルゴリズムは、画像内のターゲットを自動的に特定し、ピクセル単位の精度でその中心を検出します。これにより、タイポイントのマーキングにかかる時間を短縮できます。
対応しているユースケース
現在、AutoGCPでは以下の機能をサポートしています:
- 3種類のターゲット:正方形、斜め、AeroPoint。
- 現在、自動検出はRGB画像でのみ対応しています。
- 推奨サイズは、プロジェクトの平均GSDの20倍以上とする。
例:プロジェクトの平均GSDが2.5 cm(1インチ)の場合、推奨されるターゲットサイズは50 cm(20インチ)です。
- 白黒のターゲットに対応しています。状況によっては、他の色でも機能する場合があります。
- GCPは、互いに少なくとも10メートルの間隔を空けて設置しなければならない。
- GCPには投影座標系が設定されていなければならない。
- 真下からの飛行と斜めからの飛行の両方。
注:このアルゴリズムは、やや斜めになった被写体も検出可能です(必須範囲:0°~45°、推奨範囲:10°~35°)。カメラを過度に傾けたり、ターゲットをミッション範囲外に配置したりすることは推奨しません。



ベストプラクティス
AutoGCPアルゴリズムは、スケールや回転の変化に対して頑健であり、さまざまな種類の地上基準点に対応可能です。以下のガイドラインに従うことで、最適な結果が得られます:
- 地上のターゲットは、互いに十分な距離を置いて配置する必要があります。その間隔は、少なくともカメラの地理参照における水平方向の不確実性よりも大きくする必要があります。
- 画像はぼやけていたり色あせていたりしてはいけません。また、ターゲットは鮮明でなければなりません。
- GCPは、対象物と地面との間に十分なコントラストがある場所に設置すべきである。
- ターゲットの上にある物体や影によって、ターゲットが遮られてはいけません。
例: 以下に、検出において問題となる可能性のある対象の例をいくつか示します。



- 障害物を避けられない場合は、必要以上に多くのターゲットを使用することで、たとえ一部のターゲットが検出されなかったとしても、再キャリブレーションや再最適化に十分な数のターゲットが利用可能になる確率を高めることができます。
- 対象物は、画像上で確認できるよう、十分な大きさでなければなりません。
例:経験則として、ターゲットの対角線長はおよそ20ピクセルであるべきですが、この数値は画像の品質(ぼけ、露出、コントラストなど)によって異なる場合があります。例えば、プロジェクトの平均GSDが2.5 cm(1インチ)の場合、ターゲットの推奨対角線長は50 cm(20インチ)となります。
- 画像の重なりが適切であれば、各ターゲットが複数の画像に写っているため、AutoGCPsの結果の信頼性が高まります。
- 使用中のターゲットのみが表示されている必要があります。画像内に未使用のターゲットが表示されていると、AutoGCPの処理が誤った方向に進む可能性があります。
AutoGCPアルゴリズムは、以下の言語で実装されています:
- PIX4Dcloud 、ドローン測量、進捗管理、現場記録のためのオンラインプラットフォームです。
- PIX4Dengine、カスタマイズ可能な写真測量再構築エンジン。
- PIX4Dmatic、廊下や大規模なマッピング向けのフォトグラメトリーソフトウェア。
PIX4Dcatch:この 機能は、ナディールデータの取得に使用される白黒のチェッカータグで利用可能です。PIX4Dcatch ではPIX4Dcatch 機能PIX4Dcatch 動作しません。代わりに、AutoTag機能の使用をお勧めします。