The Use Of Photogrammetry Techniques To Evaluate The Construction Project Progress
Notice bibliographique
Résumé
The modeling of 3D objects from image sequence is a challenging problem and has been an important research topic in the areas of photogrammetry and computer vision for many years. Photogrammetry is the science of calculating 3D object co–ordinates from image and provides a flexible and robust approach for measuring the static and dynamic characteristics for construction management. This paper discusses the experience in Construction Technology and Management Centre (CTMC), Universiti Teknologi Malaysia (UTM) in adapting photogrammetry methods for specific problems in the construction industry and outlines the principles of close–range photogrammetry in evaluating the progress of construction projects. There is a need to use the principles of close–range photogrammetry to evaluate the progress of construction project and to develop the actual progress bar chart. The fundamental task of photogrammetry is to rigorously establish the geometric relationship between the image and the object, as it existed at the time of imaging event. One such software application is PhotoModeler Pro version from the Canadian company Eos System has been suggested to extract the 3D features from 2D images. The approach described in this paper demonstrates the use of digital photogrammetry as a complementary method, which describes the 3D features extraction procedure in detail and highlights the qualitative control that can be achieved during the construction. The technique uses mainly off–the–shelf digitalcamer and software technologies that are affordable to most organisations and able to provide acceptable accuracy. Key words: Close–range photogrammetry, digital photographs, 3D–coordinates, software and digital monitoring system
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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 ».