Тест рабочих станций для фотограмметрии

Многих пользователей фотограмметрических программных продуктов давно интересуют вопросы выбора аппаратного обеспечения для быстрой и надёжной обработки большого количества аэрофотоснимков.

Для того чтобы корректно ответить на подобные вопросы наших партнёров, специалисты Компании «Фотометр» организовали проведение тестирования аппаратного обеспечения. Незадолго до этого  Компания «Фотометр» заключила партнёрское соглашение с Компанией Depo computers – российским производителем IT-оборудования и системным интегратором (www.depo.ru).  Необходимо отметить, что при выборе партнёра мы обратили внимание на профессионализм сотрудников Depo, что сейчас, увы, встречается не в каждом случае.

Возвращаясь к задуманному тестированию, скажем, что для себя целью мы поставили определить наиболее оптимальную комплектацию рабочей станции, при этом относительно бюджетную, но достаточно мощную. Критериями теста были выбраны скорость обработки определенного объёма данных (первичный критерий) и стоимость компьютеров (вторичный критерий с меньшим весом). Кроме общего теста вычислительной техники с различными характеристиками, нам очень хотелось протестировать видеокарту Quadro P5000, так как такие карты принято считать наиболее мощными и, следовательно, максимально пригодными для обработки большого массива данных.

Технические характеристики выбранных для тестирования компьютеров и их примерная стоимость приведены в таблице 1.

КомплектацияКомпьютер №1Компьютер №2Компьютер №3
ПроцессорIntel i9 10900KIntel i9 10900KAMD Ryzen 9 3900X
Графический процессорQuadro P5000GeForce GTX 2080 TiGeForce GTX 2080 Ti
Оперативная память128128128
Материнская платаMSIMSIGigabyte X570 UD
Стоимость>500 тысяч>400 тысяч≈400 тысяч
Таблица 1. Технические характеристики компьютеров

Из опыта общения с пользователями предлагаемых нами программных продуктов нам известно о том, что многие операторы задаются вопросом: почему разработчики программы Bentley ContextCapture рекомендуют именно процессоры Intel, в то время как существует возможность подобрать процессор AMD, параметры которого будут аналогичными.

Итак, начинаем, выражаясь модным нынче термином, «баттл» – какая машина быстрее: AMD или Intel; какая видеокарта мощнее: Quadro  или Geforce?

Условия, общие для всех:

  • на компьютерах установлена операционная система Windows 10 и необходимые драйверы видеокарт;
  • из настольных программ установлена только ContextCapture версии 10.16.0.75;
  • съёмка производилась в ноябре 2019 года, её площадь составила 1,963 км²;
  • камера – DJI Phantom 4 Pro;
  • количество фотоснимков – 1137;
  • размер каждого снимка – 5472х3648;
  • высота съёмки – 150 метров;
  • координаты центров снимков – вычисленные (рисунок 1);
  • опорные точки отсутствуют.
Рисунок 1. Размещение фотоснимков в интерфейсе ПО ContextCapture.

При аэротриангуляции выставлялись следующие настройки (рисунки 2 и 3).

  • Позиционирование/геоассоциирование
  • Ограничение уточнения
  • Метаданные позиционирования фотографий
  • Параметры аэротриангуляции
  • Плотность ключевых точек – Нормальная
  • Извлечение целей – Нет
  • Режим выбора пар – По умолчанию
  • Режим построения компонента – Однопроходный
  • Поблочное цветовое выравнивание – Включено
  • Создание сплэтов – Включено
  • Политики оценки:
  • Связующие точки – Вычислить
  • Положение – Вычислить
  • Ориентация – Вычислить
  • Режим оценки оптических свойств – Многопроходный
  • Фокусное расстояние – Скорректировать
  • Главная точка – Скорректировать
  • Радиальная дисторсия – Скорректировать
  • Тангенциальная дисторсия – Скорректировать
  • Соотношение сторон – Скорректировать
  • Скос – Скорректировать
  • Группы оценки – На каждую группу фото
Рисунок 2. Настройки аэротриангуляции
Рисунок 3. Настройки аэротриангуляции

Для настроек реконструкции (рисунок 4) границы реконструкции были определены в системе координат WGS 84/UTM 35N.

Деление на тайлы было рассчитано адаптивной мозаикой в зависимости размера оперативной памяти компьютера. В данном тесте было взято 25% от размера памяти – 32 Гб.

Геометрическая точность  – Самая высокая – при построении  программа допускает 0,5  пикселя изображения при расчете геометрии.

Все остальные настройки реконструкции были сохранены по умолчанию.

Рисунок 4. Настройки реконструкции

В настройках построении модели (рисунок 5) был выбран формат формата *.3mx – внутренний формат Bentley Systems для моделей реальности.

Система координат была выбрана местная, для которой был заранее подготовлен файл системы координат формата *.prj.

Все остальные настройки построения модели были сохранены по умолчанию.

Рисунок 5. Настройки построения модели
Рисунок 6. Определение обработки

В результате теста были получены следующие результаты

Компьютер №1Компьютер №2Компьютер №3
Время выполнения аэротриангуляции18’48”17’43”19’44”
Время построения модели7h05’6 h20’7 h56’
Таблица 2. Результаты теста
Рисунок 7. Время построения модели

Результаты теста показали, что комплектация компьютера «процессор  Intel+ видеокарта 2080» производит расчёт и построение модели несколько быстрее компьютеров с остальными комплектациями.

Разница между скоростью подсчета модели в комплектациях «процессор  Intel+ видеокарта 2080»  и «процессор AMD +2080» составила 1 час 36 минут , что, по меркам обработки больших массивов данных, является небольшой. Выявленный факт позволяет говорить о том, что при желании выполнить сборку недорогого компьютера приемлем выбор процессора AMD, который будет не сильно уступать Intel, но все же уступать если задача стоит сделать работу быстро. Цель выбора машин с максимальными возможными характеристикам обусловлена именно скоростью обработки. Чем мощнее машина, тем раньше результат и т.д.

Также тест рабочих станций с одинаковой комплектацией, исключая установленную видеокарту, показал небольшое отставание компьютера с графическим процессором Quadro P5000 от остальных компьютеров при том, что цена этой комплектации выше остальных на 20%. В этом случае мы готовы согласиться с разработчиками программного обеспечения Bentley ContextCapture и рекомендуем видеокарту NVIDIA Geforce 2080 Ti и процессоры Intel.