Bridging land-based mobile mapping using photogrammetric adjustments
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demand for up-to-date 3-D geographic information systems (GIS) in planning, transportation, and utility management applications poses significant challenges to the Geomatics community. Of all the challenges in acquiring, building, maintaining, and using GIS, none is more central than that of data acquisition. Obtaining the required spatial and attribute data by conventional methods such as aerial photogrammetry and terrestrial surveying is expensive, slow, or inaccurate. These methods are, therefore, not well suited for rapid updating. Fortunately, however, the development of land-based mobile mapping systems (MMS) has opened a new avenue to meet these challenges. Land-based MMS are capable of providing fast, efficient, cost-effective and complete data acquisition. As such, they are an innovative technology for creating and updating 3-D GIS databases both quickly and inexpensively. Basically, MMS are based on integrated navigation systems, mainly the integration of GPS and inertial sensors. The integration of these two technologies results in navigation systems with extremely accurate velocity, position, and attitude with almost no noise or time lags. Under ideal conditions, the GPS measurements are consistent in accuracy and availability throughout the survey mission. However, for land-based MMS, such conditions do not often exist. This is especially prevalent in urban centres and when encountering highway overpasses or tunnels. The overall objective of this paper is investigating a purely photogrammetric strategy for georeferencing of short image sequences as backup system when the navigation solution is not available or not sufficiently accurate, a typical case during GPS signal outage periods. A photogrammetric strategy for the georeferencing of image sequences acquired by MMS is presented. These objectives are accomplished through the simulation of the University of Calgary VISAT
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».