ขั้นตอนการปฏิบัติ

#ท่อแปรรูป

Chloros 1.1.0 ใช้ไปป์ไลน์การประมวลผล 4 เธรดที่ทำงานเป็นสายการประกอบแบบมีฉาก แต่ละเธรดจะจัดการขั้นตอนการประมวลผลที่แตกต่างกัน ทำให้สามารถประมวลผลภาพหลายภาพพร้อมกันในขั้นตอนที่ต่างกันได้

---

สถาปัตยกรรมไปป์ไลน์

Images In → [Thread 1: Detection] → [Thread 2: Calibration] → [Thread 3: Processing] → [Thread 4: Export] → Files Out

แต่ละภาพจะไหลผ่านทั้งสี่หัวข้อตามลำดับ ด้วยการประมวลผลแบบมัลติเธรด Chloros+ ภาพหลายภาพสามารถอยู่ในเธรดที่แตกต่างกันได้พร้อมกัน ในขณะที่ Thread 3 ประมวลผลภาพหนึ่งภาพ Thread 1 สามารถตรวจจับภาพถัดไปได้ Thread 2 สามารถปรับเทียบอีกภาพได้ และ Thread 4 สามารถเขียนภาพที่ประมวลผลก่อนหน้านี้ลงดิสก์ได้

---

รายละเอียดกระทู้

หัวข้อที่ 1: การตรวจจับ

วัตถุประสงค์: โหลดภาพและตรวจจับเป้าหมายการปรับเทียบ

• อ่านไฟล์รูปภาพจากดิสก์ (RAW, JPG)

• แยกข้อมูลเมตา EXIF ​​(GPS, รุ่นกล้อง, การประทับเวลา, การเปิดรับแสง)

• ตรวจจับเป้าหมายการปรับเทียบ ArUco ในภาพเป้าหมายที่ทำเครื่องหมายไว้

• เอาต์พุต: ข้อมูลรูปภาพ + ข้อมูลเมตา + ผลการตรวจจับเป้าหมาย

นี่เป็นเธรด I/O และ CPU-bound เป็นหลัก

หัวข้อที่ 2: การสอบเทียบ

วัตถุประสงค์: คำนวณพารามิเตอร์การสอบเทียบจากเป้าหมายที่ตรวจพบ

• คำนวณค่าสัมประสิทธิ์การสอบเทียบการสะท้อนแสงจากภาพเป้าหมาย

• คำนวณพารามิเตอร์การแก้ไขบทความสั้น

• กำหนดเส้นโค้งการสอบเทียบต่อแบนด์

• เอาท์พุต: พารามิเตอร์การสอบเทียบสำหรับแต่ละภาพ

นี่คือเธรดการคำนวณที่เชื่อมโยงกับ CPU

หัวข้อที่ 3: การประมวลผล (GPU)

วัตถุประสงค์: ใช้การแก้ไขและคำนวณดัชนีพืชพรรณนี่เป็นเธรดที่เน้นการประมวลผลมากที่สุด* การดีเบเยอร์: แปลงข้อมูลรูปแบบ RAW Bayer เป็นภาพแบบหลายช่องสัญญาณ

• มาตรฐาน (เร็ว คุณภาพปานกลาง) — ค่าเริ่มต้น

• Texture Aware (ช้า คุณภาพสูงสุด) — Chloros+ เท่านั้น ใช้ AI/ML denoising

• การแก้ไขขอบมืด: ใช้การแก้ไขขอบมืดของเลนส์ทั่วทั้งภาพ

• การสอบเทียบการสะท้อนแสง: ใช้ค่าสัมประสิทธิ์การสอบเทียบเพื่อแปลงเป็นค่าการสะท้อน

• การคำนวณดัชนี: คำนวณดัชนีพืชพรรณ (NDVI, NDRE, GNDVI ฯลฯ)

• ผลลัพธ์: ข้อมูลภาพที่ประมวลผลแล้วพร้อมสำหรับการส่งออก

เธรดนี้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากการเร่งความเร็วของ GPU ระบบ Dynamic Compute Adaptation จะปรับการทำงานของเธรดนี้ให้เหมาะสมเป็นหลัก

หัวข้อที่ 4: ส่งออก

วัตถุประสงค์: เขียนภาพที่ประมวลผลแล้วลงดิสก์

• เขียนไฟล์เอาต์พุตในรูปแบบที่เลือก (TIFF 16 บิต, TIFF 32 บิต %, PNG, JPG)

• ฝังข้อมูลเมตา EXIF ​​ในไฟล์เอาต์พุต (GPS, การประทับเวลา, พารามิเตอร์การประมวลผล)

• จัดระเบียบเอาต์พุตลงในโฟลเดอร์ย่อยของรุ่นกล้อง

• เอาท์พุต: ไฟล์สุดท้ายบนดิสก์

นี่คือเธรด I/O-bound เป็นหลัก ที่เก็บข้อมูล SSD ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของ Thread 4 อย่างมาก

---

ตามลำดับกับการประมวลผลไปป์ไลน์

โหมดฟรี (ต่อเนื่อง)

ใน Chloros เวอร์ชันฟรี รูปภาพจะได้รับการประมวลผล ทีละภาพ ตามลำดับผ่านทั้งสี่ขั้นตอน:

Image 1: [Detect] → [Calibrate] → [Process] → [Export]
                                                         Image 2: [Detect] → [Calibrate] → [Process] → [Export]

แถบความคืบหน้าของ GUI แสดง 2 ขั้นตอน: การตรวจจับเป้าหมายและการประมวลผล

โหมด Chloros+ (ไปป์ไลน์)

ด้วยสิทธิ์การใช้งาน Chloros+ ทั้งสี่เธรดจะทำงาน พร้อมกัน บนอิมเมจที่แตกต่างกัน:

Thread 1: [Image 1] [Image 2] [Image 3] [Image 4] ...
Thread 2:           [Image 1] [Image 2] [Image 3] ...
Thread 3:                     [Image 1] [Image 2] ...
Thread 4:                               [Image 1] ...

แถบความคืบหน้าของ GUI แสดง 4 ขั้นตอน: การตรวจจับ การวิเคราะห์ การปรับเทียบ และการส่งออก วางเมาส์เหนือแถบความคืบหน้าเพื่อดูความคืบหน้าต่อเธรด

การประมวลผลไปป์ไลน์ด้วย Chloros+ สามารถเร็วกว่าการประมวลผลตามลำดับ 3-5 เท่า ขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์และขนาดชุดข้อมูลของคุณ การเร่งความเร็วจะดีที่สุดบนระบบที่มี GPU และ SSD ที่รวดเร็ว

---

ความคืบหน้าการส่งออกกระทู้ที่ 4

ใน Chloros 1.1.0 เธรดการส่งออก (เธรด 4) มีการติดตามความคืบหน้าเฉพาะของตัวเอง คุณสามารถติดตามความคืบหน้าในการส่งออกแยกกันได้:CLI:

chloros-cli export-status

SDK:

status = chloros.get_status()
print(f"Export: {status['export']['percent']}% - Phase: {status['export']['phase']}")

การประมวลผลจะเสร็จสมบูรณ์เมื่อเธรด 4 ถึง 100%

---

ความสัมพันธ์กับการปรับคอมพิวเตอร์แบบไดนามิก

ระบบ Dynamic Compute Adaptation มีผลกับ เธรด 3 (กำลังประมวลผล) เป็นหลัก:

• GPU_PARALLEL กลยุทธ์: เธรด 3 รันหลายอิมเมจผ่าน GPU พร้อมกันโดยใช้ไปป์ไลน์ fused_gpu

• GPU_SINGLE กลยุทธ์: เธรด 3 ประมวลผลภาพทีละภาพโดยใช้ไปป์ไลน์ tiled_gpu ที่มีประสิทธิภาพหน่วยความจำ

• CPU_PARALLEL กลยุทธ์: Thread 3 ใช้การประมวลผลบน CPU พร้อมด้วยการทำงานแบบขนานแบบหลายเธรด

การจัดสรรหน่วยความจำ GPU ของเธรด 3 ยังเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกเมื่อเธรด 1 และ 2 เสร็จสมบูรณ์ — ดู การจัดสรรหน่วยความจำ GPU แบบไดนามิก

---

ขั้นตอนต่อไป

• Dynamic Compute Adaptation — วิธีที่ Chloros เลือกกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับฮาร์ดแวร์ของคุณ

• NVIDIA Jetson Guide — พฤติกรรมไปป์ไลน์เฉพาะแพลตฟอร์มบน Jetson

• การตรวจสอบการประมวลผล — การตรวจสอบความคืบหน้าของ GUI