Neptec 3D Laser Camera System: from space mission STS-105 to terrestrial applications
Notice bibliographique
Résumé
Neptec Design Group has developed the Laser Camera System (LCS), a 3D autosynchronized laser scanner based on a principle originating from the National Research Council of Canada. In imaging mode, the LCS raster scans objects and captures reflections from their surface features. In centroid acquisition mode, the LCS determines the position of discrete target points on an object. Neptec Design Group first developed the LCS for space applications. In August 2001, theLCS flew successfully onboard space shuttle Discovery during mission STS-105 to theInternational Space Station (ISS). During the mission, the LCS took four high-resolution(1024x1024 voxels) images of elements of the ISS during orbital day and night, demonstrating its immunity to dynamic lighting conditions. The LCS also tracked targets affixed to the Multi-Purpose Logistics Module (MPLM) while in motion, more than 10 m away. Comparison with Space Station Remote Manipulator System (SSRMS) data confirmed that the LCS tracked these targets with millimetre precision. Following the mission, the LCS has been demonstrated in a variety of terrestrial commercial applications. Two examples from the earth sciences include imaging rock faces in an underground mine to delineate joints to design adequate tunnel support, and acquiring detailed images of sandstone masonry walls. The high-fidelity spatial information and the intensity data captured by the LCS concurrently make it a valuable tool for the classification of geomaterials based on reflectivity and texture.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».