Use of Advanced Technologies for Topographic Surveys in Civil Construction
Notice bibliographique
Résumé
The complexity that has characterized market relations in recent years, with demands for product and process innovation, has even had repercussions on more traditional activities, such as the civil construction segment. Behind only agriculture, the construction industry represents 13% of the global GDP and its volume is US$ 8 trillion per year. However, construction projects often exceed budget by 80%, and deadlines by 20 months. Between 8% and 10% of productivity gains are related to the insertion of technologies (IPEA, 2022). In the field of civil construction, these digital technologies, such as cloud computing, automation, virtual reality and augmented reality, 3D modeling, communication applications and BIM—Building Information Modeling and even machine learning, have been called Construction 4.0. This article evaluates the feasibility of replacing the use of Terrestrial Laser Scanner (TLS) by the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAV). For this, it presents a comparison in the use of equipment for carrying out planimetric surveys in civil construction, using as an example the UAV and the TLS—more modern equipment, in addition to the total station—more conventional equipment—for surveying control points. The results show that in the UAV image processing, the RMSE presented a centimeter accuracy (1.93044 cm) for the model. Even if the accuracy of the models generated by TLS is millimetric, it can be considered that the results obtained here were satisfactory, however it is necessary to apply imaging techniques more efficiently to obtain a more accurate product, in order to arrive at millimeter accuracy. Studies on better positioning of targets and georeferencing of models would also be of great contribution to applications in civil construction.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».