Evaluating the Performance of Close-Range 3D Active Vision Systems for Industrial Design Applications
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, active three-dimensional (3D) active vision systems or range cameras for short have come out of research laboratories to find niche markets in application fields as diverse as industrial design, automotive manufacturing, geomatics, space exploration and cultural heritage to name a few. Many publications address different issues link to 3D sensing and processing but currently these technologies pose a number of challenges to many recent users, i.e., "what are they, how good are they and how do they compare?". The need to understand, test and integrate those range cameras with other technologies, e.g. photogrammetry, CAD, etc. is driven by the quest for optimal resolution, accuracy, speed and cost. Before investing, users want to be certain that a given range camera satisfy their operational requirements. The understanding of the basic theory and best practices associated with those cameras are in fact fundamental to fulfilling the requirements listed above in an optimal way. This paper addresses the evaluation of active 3D range cameras as part of a study to better understand and select one or a number of them to fulfill the needs of industrial design applications. In particular, object material and surface features effect, calibration and performance evaluation are discussed. Results are given for six different range cameras for close range applications.
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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 | 0,000 | 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 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 ».