AUTOMATIC GENERATION OF ROUTING GRAPHS FOR INDOOR-OUTDOOR TRANSITIONAL SPACE TO SUPPORT SEAMLESS NAVIGATION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. With the fast development of urbanization, the complexity of built environments has dramatically increased, driving a need for assistance in seamless indoor-outdoor navigation. This requires integration of spatial information of indoor and outdoor environments from heterogeneous data sources. While outdoor road network data is largely available from many sources (such as OpenStreetMap), indoor spatial information is either inexistent or is inconsistently represented using several different standards. Among these standards, IndoorGML is a well-developed standard with the focus on indoor location-based services. This standard has already been accepted by Open Geospatial Consortium (OGC) and is now under active development. Although in IndoorGML some mechanisms have been defined to enable integration of indoor and outdoor networks, there is still a lack of concrete guidelines for determination of indoor-outdoor connections. It also lacks solid scientific foundations and efficient tools to extract the connecting nodes and edges that link indoor and outdoor spaces. To address this gap, in this study we focus on the connection of indoor and outdoor spaces and aim to provide a tool, which can automatically construct navigation graphs of the indoor-outdoor transitional space to support seamless integration of indoor-outdoor navigation. To this end, voxel-based modeling approaches are used to model the connecting space between indoor and outdoor environments. Based on Python, we develop the intended tool, which can generate voxel models from point clouds, identify navigable space by taking into account the characteristics of agents (such as pedestrians, wheelchairs, and vehicles), and automatically build navigation graphs linking IndoorGML networks with outdoor street networks. It is expected that the methodology and tools developed from this project will benefit the IndoorGML ecosystem and greatly advance the capability of IndoorGML in representing navigable space to support location-based services.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,002 |
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 ».