Modeling and Processing of Smart Point Clouds of Cultural Relics with Complex Geometries
Notice bibliographique
Résumé
The digital documentation of cultural relics plays an important role in archiving, protection, and management. In the field of cultural heritage, three-dimensional (3D) point cloud data is effective at expressing complex geometric structures and geometric details on the surface of cultural relics, but lacks semantic information. To elaborate the geometric information of cultural relics and add meaningful semantic information, we propose a modeling and processing method of smart point clouds of cultural relics with complex geometries. An information modeling framework for complex geometric cultural relics was designed based on the concept of smart point clouds, in which 3D point cloud data are organized through the time dimension and different spatial scales indicating different geometric details. The proposed model allows smart point clouds or a subset to be linked with semantic information or related documents. As such, this novel information modeling framework can be used to describe rich semantic information and high-level details of geometry. The proposed information model not only expresses the complex geometric structure of the cultural relics and the geometric details on the surface, but also has rich semantic information, and can even be associated with documents. A case study of the Dazu Thousand-Hand Bodhisattva Statue, which is characterized by a variety of complex geometries, reveals that our proposed framework is capable of modeling and processing the statue with excellent applicability and expansibility. This work provides insights into the sustainable development of cultural heritage protection globally.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».