A Crosscutting Three-Modes-Of-Operation Unique LiDAR-Based 3D Mapping System Generic Framework Architecture, Uncertainty Predictive Model And SfM Augmentation
Notice bibliographique
Résumé
The need for 3D mapping is on the rise to meet the requirements of a growing and diverse group of end-users. Existing 3D mapping systems, which have been classified according to the mode of operation as stationary, mobile and aerial, tend to serve one mode of operation only and are considered cost-prohibitive for many end-users. Unmanned aerial vehicles (UAVs) have experienced rapid growth since their introduction and their usage in 3D mapping is likewise accelerating at a rapid pace. This dissertation presents the design, development and implementation of a LiDAR-based generic 3D mapping system that can be used in the three mapping modes (stationary, mobile and UAV-based). The system provides direct georeferencing capabilities through optimized selected multimodal sensors. A fundamental part of this dissertation is the smart integration of the 3D mapping system components both on the hardware and software levels, along with a new mapping scheme that enables platform-independent deployment ability. This research project also presents a rigorous non-linear uncertainty predictive model for the generic developed system and introduces a very low-cost variant of the system to be used in stationary and handheld mode. The developed multipurpose mapping system is tested in different environments for the three modes of operation, demonstrating its practicality, versatility and ease of deployment. To maximize the ease of deployment for diverse end-users, careful consideration is given to the mapping system components so that the developed system is ultra-lightweight, compact, and multipurpose. Additionally, this dissertation proposes a colorization workflow to make use of available optical imagery in the colorization process of the LiDAR point cloud. Lastly, the study compares two different 3D mapping approaches: 3D LiDAR-based mapping and a low-cost optical-based 3D structure from motion (SfM) workflow. The comparison is achieved by performing a real-world case study of digital surface model (DSM) generation by the two aforementioned approaches. Real-world testing that includes qualitative and quantitative validation against accurate state-of-the-art high-end LiDAR equipment proves the successful design, development and deployment of the developed crosscutting LiDAR-based 3D mapping system.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».