INTEGRATION OF TERRESTRIAL LASER SCANNING POINTS AND 2D FLOOR PLANS BASED ON MAXIMUM SEQUENTIAL SIMILARITY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This paper presents a Maximum Sequential Similarity Reasoning (MSSR) algorithm based method for co-registration of 3D TLS data and 2D floor plans. The co-registration consists of two tasks: estimating a transformation between the two datasets and finding the vertical locations of windows and doors. The method first extracts TLS line sequences and floor plan line sequences from a series of horizontal cross-section bands of the TLS points and floor plans respectively. Then each line sequence is further decomposed into column vectors defined by using local transformation invariant information between two neighbouring line segments. Based on a normalized cross-correlation based similarity score function, the proposed MSSR algorithm is then used to iteratively estimate the vertical and horizontal locations of each floor plan by finding the longest matched consecutive column vectors between floor plan line sequences and TLS line sequences. A group matching algorithm is applied to simultaneously determine final matching results across floor plans and estimate the transformation parameters between floor plans and TLS points. With real datasets, the proposed method demonstrates its ability to deal with occlusions and multiple matching problems. It also shows the potential to detect conflict between floor plan and as-built, which makes it a promising method that can find many applications in many industrial fields.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».