MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2123786420 · doi:10.1111/0031-868x.t01-1-00010

Autonomous space resection using Point‐ and Line‐Based representation of FREE‐FORM control Linear Features

2003· article· en· W2123786420 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Photogrammetric Record · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiens3v Geomatics (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer visionComputer scienceArtificial intelligenceRepresentation (politics)Feature (linguistics)PhotogrammetryObject (grammar)Feature vectorPattern recognition (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Automatic single photo resection (SPR) remains one of the challenging problems in digital photogrammetry. Visibility and uniqueness of distinct control points in the input imagery limit robust automation of the space resection procedure. Recent advances in photogrammetry mandate adopting higher‐level primitives, such as free‐form control linear features, for replacing traditional control points. Linear features can be automatically extracted from the image space. On the other hand, object space control linear features can be obtained from an existing GIS layer containing 3D vector data such as road networks or from newly developed terrestrial mobile mapping systems (MMS). In this paper, two different approaches are presented for simultaneously determining the position and attitude of the imagery as well as the correspondence between image and object space linear features. These approaches are based on two representation schemes of the linear features. The first one represents the linear feature by a sequence of 2D and 3D points along the linear feature in the image and object space, respectively. The second scheme assumes that the feature is modelled by polylines (a sequence of straight‐line segments). Neither approach requires one‐to‐one correspondence between image and object space primitives, which makes the suggested methodology robust against changes and/or discrepancies between the data‐sets involved. This characteristic will be helpful in detecting and dealing with changes between object and image space linear features (due to temporal effects for example). The parameter estimation and matching follow an optimal sequential procedure that is developed and described within this paper, which depends on the sensitivity of the mathematical model relating corresponding primitives at various image regions to incremental changes in the exterior orientation parameters (EOP). Experiments are conducted to compare the algorithms’ efficiency and the accuracy of the estimated EOP using both approaches. Experimental results using real data demonstrate the feasibility and robustness of both representation schemes as well as the methodologies developed. Moreover, different generalisation levels of the polylines representing the free‐form linear features are compared.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · 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