Research on Morphological Innovation in City Brand Image Based on Computer Graphics Technology
Notice bibliographique
Résumé
Urban spatial structure and three-dimensional perspective can express personalized city brand image, which is an important feature of city brand form.In this paper, computer graphics technology is applied to design a city 3D modeling algorithm based on point cloud fusion, which transforms city information into city spatial visual symbols, and then carries out the innovation of city brand image morphology.Firstly, on the basis of binocular stereo vision, tilted image generation modeling technology is utilized to realize texture mapping 3D dense point cloud structure network.Aiming at the lack of accuracy of the sparse point cloud and the existence of noise points and mesh voids due to the influence of occlusion and shadows, we design the stereo vision PMVS algorithm based on the faceted slice in order to realize the densification of the point cloud.The algorithm performance is tested on the dataset using standard 3D reconstruction evaluation metrics F-score, chamfer distance (CD), and the application analysis of segmentation and merging execution efficiency for building clusters, optimization effect of rectangle fitting, and height calculation of building clusters, and the study finds that this paper's algorithm is ahead of the baseline model in 13 categories.When the number of regions reaches 70,000, the traditional RAG method takes 26.9 seconds, while this paper's algorithm only takes 14.8 seconds.The time consumption reduction reaches more than 40%.The average score of the aesthetic assessment of the city brand design is 83.47 points, and the 10 experts' evaluation of the spatial aesthetics is above 90 points, and the design is unanimously recognized.The study makes a useful exploration for the innovation of city brand image under the conditions of cutting-edge information technology.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».