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Enregistrement W2161379091 · doi:10.1109/crv.2012.64

3D Town: The Automatic Urban Awareness Project

2012· article· en· W2161379091 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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVideo Surveillance and Tracking Methods
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)Key (lock)AnimationComputer vision3D city modelsArtificial intelligenceReal-time computingComputer graphics (images)VisualizationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 3DTown project is focused on the development of a distributed system for sensing, interpreting and visualizing the real-time dynamics of urban life within the 3D context of a city. At the heart of this technology lies a core of algorithms that automatically integrate 3D urban models with data from pan/tilt video cameras, environmental sensors and other real-time information sources. A key challenge is the "three-dimensionalization" of pedestrians and vehicles tracked in 2D camera video, which requires automatic real-time computation of camera pose relative to the 3D urban environment. In this paper we report preliminary results from a prototype system we call 3DTown, which is composed of discrete modules connected through pre-determined communication protocols. Currently, these modules consist of: 1) A 3D modeling module that allows for the efficient reconstruction of building models and integration with indoor architectural plans, 2) A GeoWeb server that indexes a 3D urban database to render perspective views of both outdoor and indoor environments from any requested vantage, 3) Sensor modules that receive and distribute real-time data, 4) Tracking modules that detect and track pedestrians and vehicles in urban spaces and access highways, 5) Camera pose modules that automatically estimate camera pose relative to the urban environment, 6) Three-dimensionalization modules that receive information from the GeoWeb server, tracking and camera pose modules in order to back-project image tracks to geolocate pedestrians and vehicles within the 3D model, 7) An animation module that represents geo-located dynamic agents as sprites, and 8) A web-based visualization module that allows a user to explore the resulting dynamic 3D visualization in a number of interesting ways. To demonstrate our system we have used a blend of automatic and semi-automatic methods to construct a rich and accurate 3D model of a university campus, including both outdoor and indoor detail. The demonstration allows web-based 3D visualization of recorded patterns of pedestrian and vehicle traffic on streets and highways, estimations of vehicle speed, and real-time (live) visualization of pedestrian traffic and temperature data at a particular test site. Having demonstrated the system for hundreds of people, we report our informal observations on the user reaction, potential application areas and on the main challenges that must be addressed to bring the system closer to deployment.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,280 · 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

En bref

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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