Development of a Laboratory for Testing the Accuracy of Terrestrial 3D Laser Scanning Technologies
Notice bibliographique
Résumé
The mining market is currently overwhelmed by technology vendors offering scanning equipment as ‘solutions’ for real time mapping and monitoring rock mass movement for mine safety. Mines are left with a problem in that the technology is mostly unproven and not originally designed for mine safety accuracies. Scanning system accuracy assessment needs to be done so as to increase the level of confidence and trust in the quality of the results. The scope of this research is set a laboratory for testing terrestrial laser scanning (TLS) systems – complete with targets fix on the wall of the testing laboratory, which plays a vital role in creating high quality and reliable digital point clouds. To improve the accuracy test of the scanning system, we support exact positioning and distance measurement of points cloud by providing revolutionizing surveying solutions and infrastructure development. The FARO, a static 3D laser scanner and uGPS, a mobile 3D laser scanning system are tested in this research. If the level of accuracy of these TLS systems can be ascertained, this can fit into the production process, ore flow analysis to measure discrepancy and metal accounting principles. Notably, this will add value to mining operations chains through measurement and adequate monitoring of process by revealing the modifying factor contributing to mine loss. More importantly good decisions can be made on mine evacuation when point cloud comparisons raise alarm on rock mass movement. With this laboratory, we can offer a vital service to the mining industry by certifying new scanning solutions as these arrive on the market. This will make mines safer.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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.
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 ».