RANDOM FORESTS BASED MULTIPLE CLASSIFIER SYSTEM FOR POWER-LINE SCENE CLASSIFICATION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The increasing use of electrical energy has yielded more necessities of electric utilities including transmission lines and electric pylons which require a real-time risk monitoring to prevent massive economical damages. Recently, Airborne Laser Scanning (ALS) has become one of primary data acquisition tool for corridor mapping due to its ability of direct 3D measurements. In particular, for power-line risk management, a rapid and accurate classification of power-line objects is an extremely important task. We propose a 3D classification method combining results obtained from multiple classifier trained with different features. As a base classifier, we employ Random Forests (RF) which is a composite descriptors consisting of a number of decision trees populated through learning with bootstrapping samples. Two different sets of features are investigated that are extracted in a point domain and a feature (i.e., line & polygon) domain. RANSAC and Minimum Description Length (MDL) are applied to create lines and a polygon in each volumetric pixel (voxel) for the line & polygon features. Two RFs are trained from the two groups of features uncorrelated by Principle Component Analysis (PCA), which results are combined for final classification. The experiment with two real datasets demonstrates that the proposed classification method shows 10% improvements in classification accuracy compared to a single classifier.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».