Srovnání kvality objemových výpočtů realizovaných fotogrammetrickým zpracováním snímků z dronů různých výrobců

Abstract

Bakalárska práca porovnáva presnosť objemových výpočtov z fotogrametricky spracovaných 3d modelov získaných zo snímok zhotovených dronmi Parrot Anafi Ai, Autel EVO II Pro V3 a DJI Mavic 3 Enterprise v podmienkach skládky dreva podniku Stora Enso. Teoretická časť sumarizuje fotogrametrické spracovanie snímok využívajúcich techniky Structure from Motion, kybernetickú bezpečnosť a aktuálnu situáciu na trhu s bezpilotnými systémami využiteľnými pre fotogrametriu. Praktická časť zahŕňa zber dát a volumetrickú analýzu v softvéri Agisoft Metashape. Vypočítané objemy boli porovnané s referenčnými údajmi podniku Stora Enso, ktoré vychádzajú z LiDARového merania suroviny na vstupe do výroby. Najvyššiu mieru presnosti dosiahol dron Parrot Anafi Ai s priemernou relatívnou chybou 7,4 %, nasledovaný platformami Autel (8,1 %) a DJI (10,6 %). Tieto zistenia potvrdzujú, že testované alternatívy sú pre potreby priemyselnej inventarizácie možnou náhradou za stroje dominantného výrobcu. Práca zároveň identifikuje technologickú medzeru na trhu a výzvy pre európskych výrobcov v oblasti priemyselných riešení.

This bachelor’s thesis compares the accuracy of volume calculations from photogrammetrically processed 3D models derived from images captured by Parrot Anafi Ai, Autel EVO II Pro V3, and DJI Mavic 3 Enterprise drones at a Stora Enso timber yard. The theoretical section summarizes photogrammetric image processing using Structure from Motion techniques, cybersecurity, and the current market situation for unmanned systems applicable to photogrammetry. The practical section covers data collection and volumetric analysis using Agisoft Metashape software. The calculated volumes were compared with Stora Enso’s reference data, which are based on LiDAR measurements of raw materials at the production input. The Parrot Anafi Ai drone achieved the highest accuracy, with an average relative error of 7.4%, followed by the Autel (8.1%) and DJI (10.6%) platforms. These findings confirm that the tested alternatives are viable substitutes for the dominant manufacturer’s machines for industrial inventory needs. The study also identifies a technological gap in the market and challenges for European manufacturers in the field of industrial solutions.