Minimum çakışan yersel lazer taramalarının birleştirmesi için fotogrametrik özellikler
Bibliographic record
Abstract
Günümüzde, insan yapımı binaların 3 Boyutlu 3B modellemesine olan ilgi ve talep veri toplama sistemlerindeki gelişmeler ve büyüyen potansiyel uygulama aralığı ile birlikte arttı. Mevcut durumda, 3B veriler iki teknoloji ile sağlanmaktadır: fotogrametri ve lazer taraması. Lazer taramalarının toplanması ve islenmesinde zaman kaybı söz konusudur. Bütün bir 3B model elde etmek için birçok lazer taraması gerekmektedir. Her bir lazer taraması ayrı koordinat sistemlerinde olduğu için; 3B modeller ancak bu farklı koordinatlardaki lazer tamamlarının bir araya dizilmesi ile mümkündür. Bu dizilim “birleştirme” olarak bilinir. Birçok birleştirme teknikleri doğru 3B model için toplanan lazer taramaları arasında büyük oranda çakışma ister. Bu araştırmanın temel amacı fotogrametrik veri kullanarak lazer taramaları arasındaki büyük oranda istenilen çakışmadan kaçınmaktır. Birleştirme tekniklerinde genellikle noktalar kullanarak lazer taramaları arasındaki ilişki bulunur. Bu önerilen araştırmada düzlemsel ve doğrusal özellikler çıkarılmış ve kullanılmıştır. Son olarak, nitel ve nicel kalite kontrol yöntemleri önerilen birleştirme metodu sonucunu analiz etmek için yapılmıştır.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".