折线光路摄像测量原理详解：Docker+Jenkins+Harbor+GitLab驱动的高精度技术流程

折线光路像机链摄像测量原理是一种利用摄像机链和标志物构建的高精度测量技术，主要应用于待测目标与测量基准之间的三维位置和姿态确定。该方法的关键在于通过多级传递站，实现从初级到终极的相对位置和姿态参数的综合传递与转换计算。 首先，折线光路像机链由多个节点组成，每个节点称为传递站，如图9.2.1所示。这些传递站之间的关系要求彼此之间可通视，以便逐级获取目标与传递站、传递站与基准之间的位置和姿态信息。测量过程中，首先独立测量各个传递站与目标或基准之间的相对位置和姿态，然后通过数学模型（如旋转和平移矩阵）将这些信息整合，得出待测目标的精确三维坐标和姿态。 在具体实现中，例如图9.2.2所示的两级传递站系统，待测目标与固连参考标志视为第一级，测量基准与固连摄像机为第三级。第二级和第一级由摄像机及固连参考标志组成。摄像测量学中的关键在于两个坐标系之间的变换，通过旋转矩阵R和平移向量T表达，这两个矩阵代表了不同空间坐标系之间的相对关系。 摄像测量学作为一门新兴交叉学科，融合了摄影测量、光学测量、计算机视觉和数字图像处理分析等领域的知识。其核心内容包括：一是理解二维图像与三维物体之间的映射关系，这是测量学的基础；二是通过图像处理技术自动识别和定位图像目标，这是计算机视觉的应用。摄像测量特别强调图像与摄像系统参数的紧密关联，要求对摄像系统进行高精度标定，即使非专业测量型摄像机也能满足高精度测量需求。 自摄影术诞生以来，摄影测量学一直在追求精度的提升。而摄像测量学正是在这样的背景下逐渐发展起来，尤其在图像目标识别和定位技术的成熟下，它在工业、科研等领域展现出强大的应用潜力。通过Docker、Jenkins、Harbor和GitLab等工具，可以有效地管理和自动化整个测量流程，从而提高效率并保证数据的一致性和可靠性。