Enhancing Urban Façades via LiDAR‐Based Sculpting
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Buildings with symmetrical façades are ubiquitous in urban landscapes and detailed models of these buildings enhance the visual realism of digital urban scenes. However, a vast majority of the existing urban building models in web‐based 3D maps such as Google earth are either less detailed or heavily rely on texturing to render the details. We present a new framework for enhancing the details of such coarse models, using the geometry and symmetry inferred from the light detection and ranging (LiDAR) scans and 2D templates. The user‐defined 2D templates, referred to as coded planar meshes (CPMs), encodes the geometry of the smallest repeating 3D structures of the façades via face codes. Our encoding scheme, take into account the directions, type as well as the offset distance of the sculpting to be applied at the respective locations on the coarse model. In our approach, LiDAR scan is registered with the coarse models taken from Google earth 3D or Bing maps 3D and decomposed into dominant planar segments (each representing the frontal or lateral walls of the building). The façade segments are then split into horizontal and vertical tiles using a weighted point count function defined over the window or door boundaries. This is followed by an automatic identification of CPM locations with the help of a template fitting algorithm that respects the alignment regularity as well as the inter‐element spacing on the façade layout. Finally, 3D boolean sculpting operations are applied over the boxes induced by CPMs and the coarse model, and a detailed 3D model is generated. The proposed framework is capable of modelling details even with occluded scans and enhances not only the frontal façades (facing to the streets) but also the lateral façades of the buildings. We demonstrate the potentials of the proposed framework by providing several examples of enhanced Google earth models and highlight the advantages of our method when designing photo‐realistic urban façades.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle