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Enregistrement W1968851737 · doi:10.1117/12.498560

<title>Development of a compact high-resolution 3D laser range imaging system</title>

2003· article· en· W1968851737 sur OpenAlexaff
Jeffrey W. Tripp, Arkady Ulitsky, Sergey Pashin, Nikolai Mak, J. F. Hahn

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceLidarRendezvousPoint cloudRemote sensingLaser scanningScannerComputer visionHigh resolutionArtificial intelligenceStereo imagingImage resolutionLaserAerospace engineeringOpticsSpacecraftGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A long-range scanning laser range imaging system designed for 3D imaging applications is presented. The system will be compact, lightweight and low power: ideally suited for remote and robotic applications. It will feature a fully-programmable scanner with a wide field of regard, and a precise time-of-flight laser range measurement system that will provide high-speed, accurate point-cloud data from very short to very long ranges. The potential applications of this technology to be briefly discussed here, both terrestrial and in space, are numerous. They include: robotic vision; autonomous navigation and guidance; mapping and surveying; on-orbit rendezvous and docking; planetary landing; visual geology; and rover navigation. This paper will discuss the physical characteristics of the system as well as the performance of the lidar itself. Test results and some sample imagery will be presented. The paper will also discuss some of the applications for which the system may be suited.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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