A New Approach for Structural Monitoring Based on Terrestrial Laser Scan Data Using Control Planes
Notice bibliographique
Résumé
Laser scanning is a survey method that enables the obtaining of several data points on surfaces through the observation of horizontal and vertical angles and electronic distance measurements. The result of these observations is a set of 3D points named point clouds, which can be obtained from scans using total stations or the Terrestrial Laser Scanner (TLS). Currently, the use of TLS in geodetic structural deformation monitoring activities is under evaluation, since this technique can provide a greater number of points in a shorter period, when compared to scans performed by total stations. In this research, the feasibility of using control planes for geodetic monitoring was investigated in a controlled laboratory environment, exploring the current trend of parameterization of point clouds. From the development of an Experimental Plane Control (EPC) containing a flat surface that could be inclined in a controlled way, simultaneous scans with TLS and total station were carried out at different inclinations of the control plane. Both surveys were done in frontal scan mode (minimum plane inclination of 0º53’ and maximum plane inclination of 3º28’) and in oblique mode (plane inclination of 1º09’), where the plane inclination angles were generated by the rotation in EPC base, considering the first plane position as reference to inclination calculating. From parametrization of point clouds, a new approach was developed to test the significance of the estimated inclination angle of the plane in relation to a reference position. The results showed that it is possible to confirm that the inclined angles were statistically significant, but that the TLS scanning position can interfere in the determination of these data for monitoring purposes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».