A critical review of discontinuity plane extraction from 3D point cloud data of rock mass surfaces
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Field investigations of geometric discontinuity properties in rock masses are increasingly using threedimensional point cloud data. These point clouds sample the rock mass surface and are typically acquired by photogrammetry or LiDAR. The automatic segmentation and extraction of planar surfaces from point cloud data have attracted significant attention among researchers. This paper reviews the capabilities, merits, and limitations of different segmentation methods for discontinuity plane surface extraction and the specific challenges of processing point cloud data collected from rock faces. The segmentation and orientation results of a series of studies on two point cloud datasets of rock mass surfaces are critically discussed. A new set of ground truth orientations for one point cloud and some challenges faced while labeling a ground truth discontinuity plane are presented. Some suggestions to establish reliable and reproducible ground truth orientation results are presented. Two popular open-source software tools (CloudCompare and Discontinuity Set Extractor) for planar surface extraction are reviewed, and their capabilities and shortcomings are discussed. Acquisition of high-quality point cloud data and sharing it on a public repository establishes a basis for researchers to implement their methodologies and meaningfully compare their results to advance the knowledge in the field. Finally, some recommendations for future research and development are summarized.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle