Mobile 3D Mapping for Surveying Earthwork Using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV)
Notice bibliographique
Résumé
Mobile 3D Mapping for Surveying Earthwork Using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Sebastian Siebert, Jochen Teizer Pages 1366-1375 (2013 Proceedings of the 30th ISARC, Montréal, Canada, ISBN 978-1-62993-294-1, ISSN 2413-5844) Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAV) as a data acquisition platform and as a measurement instrument have become attractive for many surveying applications in civil engineering. However, their performance is not well understood for these particular applications. The specific scope of the presented work is the performance evaluation of a UAV system that was built to rapidly acquire mobile 3D mapping data for large earthmoving construction sites. Details to the components of the developed system (hardware and control software) are explained. A novel program for photogrammetric flight planning and its execution for the generation of 3D point clouds from digital mobile images is explained. A performance model for estimating the position error was developed and tested in several realistic construction environments. Results to these tests are presented as they relate in particular to large excavation and earth moving construction sites. Results and experiences with the developed UAV system are in particular useful for researchers or practitioners in need for successfully adapting UAV technology for their application(s). Keywords: Aerial surveying, camera, geomatics, laser scanning, mapping, photogrammetry, range point cloud, total station, safety, surveying, unmanned aerial vehicle (UAV), vision sensing DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2013/0154 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».