Detailed 3D Reconstruction of Monuments Using Multiple Techniques
Notice bibliographique
Résumé
The use of 3D digitization and modeling in documenting heritage sites has increased significantly over the past few years. This is mainly due to advances in laser scanning techniques, 3D modeling software, image-based-modeling techniques, computer power, and virtual reality. There are many approaches currently available. The most common remains based on surveying and CAD tools and/or traditional photogrammetry with control points and a human operator. This is very time consuming and can be tedious and sustained effort. Lately, modeling methods based on scanners data and more automated image-based technique are becoming available. We will discuss each approach and point out its advantages and disadvantages. We will then present our approach, which is a combination of several technologies. The approach presented in this paper uses both interactive and automatic techniques, each where it is best suited, to accurately and completely model heritage objects and sites. A highly detailed structure or site can be modeled at various levels of detail. Image-based modeling may be used for the basic shape and main structural elements, and laser scanning for fine details and sculpted surfaces. The results of applying this approach were very encouraging and several models were created from sites all over the world. Modeling of the Abbey of Pomposa near Ferrara, Italy, will be presented as an example.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».