Fusion of range camera and photogrammetry: A systematic procedure for improving 3-D models metric accuracy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The generation of three-dimensional (3-D) digital models produced by optical technologies in some cases involves metric errors. This happens when small high-resolution 3-D images are assembled together in order to model a large object. In some applications, as for example 3-D modeling of Cultural Heritage, the problem of metric accuracy is a major issue and no methods are currently available for enhancing it. The authors present a procedure by which the metric reliability of the 3-D model, obtained through iterative alignments of many range maps, can be guaranteed to a known acceptable level. The goal is the integration of the 3-D range camera system with a close range digital photogrammetry technique. The basic idea is to generate a global coordinate system determined by the digital photogrammetric procedure, measuring the spatial coordinates of optical targets placed around the object to be modeled. Such coordinates, set as reference points, allow the proper rigid motion of few key range maps, including a portion of the targets, in the global reference system defined by photogrammetry. The other 3-D images are normally aligned around these locked images with usual iterative algorithms. Experimental results on an anthropomorphic test object, comparing the conventional and the proposed alignment method, are finally reported.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle