序列图像自测速模型：Docker+Jenkins+Harbor+GitLab 实现

"摄像测量学是利用摄像机获取的序列图像进行三维信息恢复和测量的学科，结合了摄影测量学、光学测量、计算机视觉和数字图像处理。它研究二维图像与三维空间物体之间的成像投影关系，以及如何从图像中高精度地提取和匹配目标。摄像测量学的发展经历了模拟摄影测量、解析摄影测量到现在的数字摄像测量阶段，随着技术进步，特别是计算机视觉理论的成熟，其重点转向了图像目标的自动识别和匹配。在实际应用中，例如基于序列图像的自测速模型，通过匹配图像中的同名点可以计算飞行器的速度。在不理想情况下，如相机角度偏斜和飞行高度变化，需要考虑透视变形、图像缩放等因素，建立更精确的模型来校正测量误差。此外，摄像测量系统通常需要对摄像设备进行高精度标定，以确保测量的准确性。" 基于序列图像自测速的精确模型是一种利用摄像机捕获的连续图像序列来估算物体运动速度的方法。在基本模型中，假设摄像机正下方视角，通过匹配相邻图像中的同名点，可以计算出飞行器在两次成像间的位移，进而得到瞬时速度。若飞行器近似匀速直线飞行，多个瞬时速度的平均值即为高精度的平均飞行速度。计算公式是通过像素距离乘以实际图像放大倍数得到飞行器的位移。然而，在实际应用中，相机角度和飞行高度的变化会导致图像透视变形和像点位移，需要建立更复杂的模型来修正这些影响。 摄像测量学的历史可以追溯到摄影术的诞生，随着技术的发展，从模拟摄影测量到解析摄影测量，再到数字摄像测量，其精度和自动化程度不断提升。现代摄像测量广泛应用于无人机导航、自动驾驶、虚拟现实等领域，依赖于高精度的图像处理算法和摄像机标定技术。在实际操作中，为了得到准确的测量结果，必须对摄像设备进行标定，以消除镜头畸变和相机参数不确定性带来的误差。 摄像测量学是通过分析图像来恢复和测量三维空间信息的科学，基于序列图像的自测速模型是其具体应用之一。在实际应用中，需要考虑各种因素，如相机姿态、图像变形等，以构建精确的测量模型。随着计算机视觉和图像处理技术的进步，摄像测量学将在更多领域发挥关键作用，提供高精度的测量解决方案。