MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2734570423 · doi:10.1088/1361-6501/aa8011

Methods and considerations to determine sphere center from terrestrial laser scanner point cloud data

2017· article· en· W2734570423 sur OpenAlexafffund
Prem Rachakonda, Bala Muralikrishnan, Luc Cournoyer, Geraldine S. Cheok, Vincent Lee, Meghan Shilling, Daniel Sawyer

Notice bibliographique

RevueMeasurement Science and Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésPoint cloudLaser scanningPoint (geometry)MetrologyComputer scienceLaserDimensional metrologyCenter (category theory)Integrating sphereRemote sensingOpticsComputer visionMathematicsGeographyPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Dimensional Metrology Group (DMG) at the National Institute of Standards and Technology (NIST) is performing research to support the development of documentary standards within ASTM E57 committee. This committee is addressing the point-to-point performance evaluation of a subclass of 3D imaging systems called Terrestrial Laser Scanners (TLSs) which are laser-based and use spherical coordinate system. This paper discusses the usage of sphere targets for this effort and methods to minimize the errors due to the determination of their centers. The key contributions of this paper include the methods to segment sphere data from TLS point cloud and the study of some of the factors that influence the determination of sphere centers.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: Autre devis
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,180 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMeasurement Science and TechnologyMême sujet3D Surveying and Cultural HeritageTravaux en français237 207