LYNX MOBILE MAPPER FOR SURVEYING CITY CENTERS AND HIGHWAYS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In the last two years the Lynx Mobile Mapper has become the new lidar solution developed for surveying large areas that are impractical with static lidar sensors and require an accuracy and resolution that exceed airborne technologies. The system allows the scanning at a speed up to 100 km/h, obtaining accuracy better than 5 cm with an up to 7 mm resolution. Therefore, this solution proves to be an excellent tool for surveying city centers, highways, railways, thanks also to a very fast, safe and accurate data collection. This paper will present two applications: 1- The survey of the entire ancient city center of Brescia (Italy) with it medieval castle, the narrows streets and the main squares. It also has been run a test to survey with the Lynx the tunnel that go underneath the castle and compare the result with a static laser scanner survey, 2- The survey of the Calatrava Bridge on the A1 highway. The central bridge, which crosses over the high-speed rail line and the A1 motorway is composed as a single symmetrical arch, placed longitudinally, which rises to a height of 46m. During the survey the two A1 motorway carriageways have been scanned and the upper part of the bridge for a complete 3D model of this structure.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,010 |
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 ».