Detection of temporal changes of the Omega House at the Athenian Agora
Notice bibliographique
Résumé
This work presents the role of 3D visualization and analysis of monuments and archaeological sites in producing useful data regarding their preservation condition.The progress made in 3D digitization technologies, in combination with finding new data processing algorithms, have enabled reliable and highly detailed digitization of the characteristics of different parts of the monuments. Due to both the effects of nature and human intervention, monuments and sites all over the world have changed over time. The use of analog documentation data can help significantly towards this direction. In this work, we use as case study a luxurious residential complex in the Athenian Agora, known as Omega house. We use a retrospective 3D model, created with photographs taken in the late 60’s and early 70’s, in comparison with a 3D model made with contemporary digital photos, taken in 2017. All models are georeferenced. The old model is produced using analog terrestrial photographs and aerial photos taken by a blimp. The new one is created by terrestrial digital photographs in combination with images taken by unmanned aerial vehicle commonly known as a drone. The 3D models have been divided into smaller parts so that we can analyze them with greater accuracy separately, and then the whole models were compared between them too. The Constructive Solid Geometry (CSG) modeling scheme is used and Boolean operations are applied to find the difference and intersection of the models.The comparison that is carried out in the current work elaborates on legacy data usefulness and utility for monitoring the Omega House condition. The type of investigation proposed in this work proves that legacy data can be repurposed and attain a new role through change detection techniques.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».