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J-GLOBAL ID:201702235405181822   整理番号:17A1427556

点雲からの自動建築アクセシビリティ診断【Powered by NICT】

Automatic building accessibility diagnosis from point clouds
著者 (5件):
資料名:
巻: 82  ページ: 103-111  発行年: 2017年 
JST資料番号: W0491A  ISSN: 0926-5805  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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建築アクセシビリティ診断は,特に移動が少ない人々の場合に関心が高い。MLS(移動レーザスキャナ)データからの建築物ファサード入口における到達しがたい段階の自動検出のための方法論を提案した。提案アプローチでは,規則的な伸縮への都市点雲を細分化し自動的にMLS軌道使用する。各伸縮から,ファサードの下部ゾーンを分離し,選択された関心領域である。垂直要素に属する点は2次元画像上に射影され,段階を検出し,調節と高さジャンプ,基底状態と幅への近接性のような幾何学的特徴の比較によりアクセスできない地域として分類される。方法論を四種の実データセット,異なる都市シナリオの>400mを構成するで試験した。結果は店舗・住宅に異なる入口タイプの存在に起因するファサード形状の高い変動性を持つ都市シーンの下でロバストな性能を示した。結果を定量的に評価し,それらは約93%のグローバルなF1値を示した。さらに,100mは<2分で処理されるので,方法論は非常に速い。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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建築設計,建築家,建築史 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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