An agent-based method for automatic building recognition from lidar data
Notice bibliographique
Résumé
Light detection and ranging (lidar) as a modern and powerful remote sensing technology has proven to be a promising data source for modelling of various three-dimensional (3D) objects such as buildings and trees in urban areas. Nevertheless, because of the adjacency of buildings and other objects, especially trees, the results obtained from most traditional building-recognition algorithms are still dependent on several assumptions and simplifications. This paper presents a multi-agent methodology for automatic building recognition based on the decision-level fusion of textural and spatial information extracted from lidar range and intensity products. In the proposed methodology, two different groups of object-recognition agents are defined for building and tree detection in parallel. The algorithm has two different operational levels based on the types of contextual information. In the first level, both object-recognition agents decide on the types of objects in the study area based on textural information, and the candidates of the building and tree regions are generated. In the second operational level, building- and tree-recognition agents perform some operations at the macro level to modify the candidates of building and tree regions based on spatial information. Evaluation of the results confirms the significant capabilities of the proposed multi-agent algorithm to decrease the conflicts in the field of automatic building recognition in complex urban areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».