Notice bibliographique
Résumé
This research addresses the task of including points as well as linear features in photogrammetric applications. Straight lines in object space can be utilized to perform aerial triangulation. Irregular linear features (natural lines) in object space can be utilized to perform single photo resection and automatic relative orientation. When working with primitives, it is important to develop appropriate representations in image and object space. These representations must accommodate for the perspective projection relating the two spaces. There are various options for representing linear features in the above applications. These options have been explored, and an optimal representation has been chosen. An aerial triangulation technique that utilizes points and straight lines for frame and linear array scanners has been implemented. For this task, the MSAT (Multi Sensor Aerial Triangulation) software, developed at the Ohio State University, has been extended to handle straight lines. The MSAT software accommodates for frame and linear array scanners. In this research, natural lines were utilized to perform single photo resection and automatic relative orientation. In single photo resection, the problem is approached with no knowledge of the correspondence of natural lines between image space and object space. In automatic relative orientation, the problem is approached without knowledge of conjugate linear features in the overlap of the stereopair. The matching problem and the appropriate parameters are determined by use of the modified generalized Hough transform. These techniques were tested using simulated and real data sets for frame imagery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».