研究目的
量化使用监控视频对三维环境中放置的物体进行测量时的误差率，并提供一种仅使用单一软件包的高效摄影测量技术。
研究成果
该研究验证了摄影测量技术用于事故重建具有足够精度，平均误差为8.7%，均方根误差为5.5英寸。该技术能利用监控视频高效地在三维环境中布置物体，实现对可见及不可见元素的测量。与传统方法相比更快捷，且不同调查人员操作可获得一致结果。未来研究可采用更精确的对照测量以降低误差。
研究不足
使用钢卷尺进行控制测量可能不如原位扫描方法精确。该技术的准确性取决于视频中固定参考物体的数量、质量和位置。相机角度、镜头畸变以及软目标（如树叶）随时间的变化等因素都可能影响结果。研究聚焦于静态位置，可能未考虑动态场景中的运动模糊问题。
1：实验设计与方法选择：
研究基于真实案例构建了六个假设场景，以验证通过监控视频将数字化物体放置于点云中的摄影测量技术。该技术利用FARO SCENE软件的视觉近似功能实现物体与视频视角的匹配。
2：样本选择与数据来源：
实验场地为宾夕法尼亚州怀科姆市Lingohocken消防公司后停车场。实验车辆包括2013款MINI Countryman和1997款E-One消防救援车。监控视频由固定摄像头采集。
3：实验设备与材料清单：
FARO Focus3D X330和S120激光扫描仪、FARO SCENE软件（版本5.5.3.16和7.1.0.12）、25英尺钢卷尺，以及模拟场景属性（如绘制的人行横道）。
4：16和12）、25英尺钢卷尺，以及模拟场景属性（如绘制的人行横道）。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：对事故现场及车辆进行扫描，在SCENE软件中完成配准，通过视觉近似法将物体与监控视频静止帧匹配。测量时以固定参考点为基准，并采用钢卷尺获取控制测量值。
5：数据分析方法：
计算百分比误差和均方根误差，对比SCENE软件实验测量值与控制测量值。数据分析基于测量类型（纵向/横向）、距相机距离及可见性等因素。
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FARO Focus3D X330
Focus3D X330
FARO
Used for 3D laser scanning of the incident site and vehicles to create point clouds.
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FARO Focus3D S120
Focus3D S120
FARO
Used for 3D laser scanning of vehicles to create individual point cloud files.
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FARO SCENE
SCENE
FARO
Software used for registering scans, placing objects in the point cloud, and taking measurements.
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25-foot steel measuring tape
Used for taking physical control measurements of distances in the scene.
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