Drone-based mixed reality: enhancing visualization for large-scale outdoor simulations with dynamic viewpoint adaptation using vision-based pose estimation methods
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
In recent years, there has been a growing interest in the integration of drones across diverse sectors, particularly within architecture, engineering, and construction (AEC). The amalgamation of drones with mixed reality (MR) stands out as a promising avenue. Proposed applications include the comparison of design and actual objects, as well as landscape simulation in urban design. A previous study successfully developed a drone-viewpoint MR system with low model dependence, leveraging general drones and methods. However, the alignment between the real and virtual worlds was contingent on predefined flight routes, limiting adaptability during MR execution. This study introduces a new model-independent drone viewpoint MR system that integrates two vision-based attitude estimation methods, enabling execution on arbitrary flight paths. Evaluation of the prototype for system latency and alignment accuracy revealed an overall latency of 3.5 s. The alignment accuracy, assessed using intersection over union, demonstrated performance equal to or surpassing the previous system. While this paper does not showcase MR content for practical use, the research lays the groundwork for advancing drone applications in the AEC field. The proposed system offers versatility for MR applications across various stages, from design to maintenance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle