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Enregistrement W212569231 · doi:10.22260/isarc2013/0120

Autonomous Modeling of Pipes within Point Clouds

2013· article· en· W212569231 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

RevueProceedings of the ... ISARC · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoint cloudLaptopComputer scienceReverse engineeringComputer graphics (images)Point (geometry)DownloadPhotogrammetryLaser scanningCloud computingScannerComputer visionArtificial intelligenceLaserOperating systemGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three-dimensional models are in increasing demand for design, maintenance, operations and construction project management. Point-clouds are the main output of automatic data collection using laser-scanners and photogrammetric technologies. Pipe-works may comprise 50 % of the value of important construction projects such as industrial and research facilities. We have developed a practical and cost-effective approach, based on the Hough-transform and judicious use of domain constraints, to find, recognize and reconstruct/model 3D pipes within point-clouds fully automatically. The developed approach allows pipe growing within a 3D point-cloud. It samples the point-cloud to sequential orthogonal slices, detects pipe’s cross-sections within sampled slices and grows the pipe along the cross sections centerlines. It is validated using laser-scanner data from construction of the Engineering-VI building on the University of Waterloo (UW) campus. The system works on a typical laptop. Recognition and localization results are within a few millimeters. The presented approach opens the gate to broad applications of pipe-network modeling.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil0,436

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,174 · 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