ARCHITECTURAL HERITAGE VISUALIZATION USING INTERACTIVE TECHNOLOGIES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. With the increased exposure to tourists, historical monuments are at an ever-growing risk of disappearing. Building Information Modelling (BIM) offers a process of digitally documenting of all the features that are made or incorporated into the building over its life-span, thus affords unique opportunities for information preservation. BIM of historical buildings are called Historical Building Information Models (HBIM). This involves documenting a building in detail throughout its history. Geomatics professionals have the potential to play a major role in this area as they are often the first professionals involved on construction development sites for many Architectural, Engineering, and Construction (AEC) projects. In this work, we discuss how to establish an architectural database of a heritage site, digitally reconstruct, preserve and then interact with it through an immersive environment that leverages BIM for exploring historic buildings. The reconstructed heritage site under investigation was constructed in the early 15th century. In our proposed approach, the site selection was based on many factors such as architectural value, size, and accessibility. The 3D model is extracted from the original collected and integrated data (Image-based, range-based, CAD modelling, and land survey methods), after which the elements of the 3D objects are identified by creating a database using the BIM software platform (Autodesk Revit). The use of modern and widely accessible game engine technology (Unity3D) is explored, allowing the user to fully embed and interact with the scene using handheld devices. The details of implementing an integrated pipeline between HBIM, GIS and augmented and virtual reality (AVR) tools and the findings of the work are presented.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».