論文の概要: Urban volumetrics: spatial complexity and wayfinding, extending space
syntax to three dimensional space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14419v1
- Date: Mon, 28 Dec 2020 18:56:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-19 01:39:18.661090
- Title: Urban volumetrics: spatial complexity and wayfinding, extending space
syntax to three dimensional space
- Title（参考訳）: 都市ボリューム:空間的複雑さとウェイフィンディング、空間構文を三次元空間に拡張する
- Authors: Lingzhu Zhang, Alain J F Chiaradia
- Abstract要約: ウェイフィンディング行動と歩行者運動パターンの研究は、客観的な空間構成の表現と分析に依存している。
空間構文の表現は多層垂直接続を単純化する。
2次元軸写像とセグメントマップ線表現をレビューし、新しい3次元空間線表現への拡張を決定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Wayfinding behavior and pedestrian movement pattern research relies on
objective spatial configuration representation and analysis, such as space
syntax, to quantify and control for the difficulty of wayfinding in multi-level
buildings and urban built environments. However, the space syntax's
representation oversimplifies multi-level vertical connections. The more recent
segment and angular approaches to space syntax remain un-operationalizable in
three dimensional space. The two dimensional axial-map and segment map line
representations are reviewed to determine their extension to a novel three
dimensional space line representation. Using an extreme case study research
strategy, four representations of a large scale complex multi-level outdoor and
indoor built environment are tested against observed pedestrian movement
patterns N = 17,307. Association with the movement pattern increases steadily
as the representation increases toward high three-dimensional space level of
definition and completeness. A novel hybrid angular-Euclidean analysis was used
for the objective description of three dimensional built environment
complexity. The results suggest that pedestrian wayfinding and movement pattern
research in a multi-level built environment should include interdependent
outdoor and indoor, and use full three-dimensioanal line representation.
- Abstract（参考訳）: 道路探索行動と歩行者移動パターンの研究は、空間構文などの客観的な空間構成表現と分析に依存し、多層建物や都市建築環境における道路探索の難しさを定量化し、制御する。
しかし、空間構文の表現は多層垂直接続を単純化する。
より最近のsegmentとangularによる空間構文へのアプローチは、3次元空間では動作できないままである。
2次元軸マップおよびセグメントマップ線表現をレビューし、それらの拡張を新たな3次元空間線表現へ拡張する。
極端ケーススタディ研究戦略を用いて,大規模複合型屋外・屋内建築環境の4つの表現を歩行者運動パターンN=17,307に対して検証した。
運動パターンとの関係は、表現が定義と完全性の高3次元空間レベルに向かって増加するにつれて着実に増加する。
三次元構築環境の複雑さを客観的に記述するために,新しいハイブリッド角-ユークリッド解析を用いた。
その結果,多層建築環境における歩行者用ウェイフィングと移動パターンの研究は,屋外と屋内の相互依存を伴い,全3次元の線表現を用いるべきであることが示唆された。
関連論文リスト
- GREAT: Geometry-Intention Collaborative Inference for Open-Vocabulary 3D Object Affordance Grounding [53.42728468191711]
Open-Vocabulary 3D object affordance groundingは、任意の命令で3Dオブジェクト上のアクション可能性の領域を予測することを目的としている。
GREAT (GeometRy-intEntion collAboraTive Inference) を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-29T11:23:15Z) - Voxel Mamba: Group-Free State Space Models for Point Cloud based 3D Object Detection [59.34834815090167]
3Dボクセルをシリアライズして複数のシーケンスにグループ化し、トランスフォーマーに入力するシリアライズベースの手法は、3Dオブジェクト検出においてその効果を実証している。
グループフリー戦略を用いて、ボクセルの全空間を1つのシーケンスにシリアライズするVoxel SSMを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-15T17:45:07Z) - Twin Deformable Point Convolutions for Point Cloud Semantic Segmentation in Remote Sensing Scenes [12.506628755166814]
双変形点畳み込み(TDConvs)と呼ばれる新しい畳み込み作用素を提案する。
これらの演算子は、緯度-経度面と高度方向の変形可能なサンプリングポイントを学習することで適応的な特徴学習を実現することを目的としている。
既存のベンチマークの実験では、TDConvsが最高のセグメンテーション性能を達成していると結論付けています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T06:31:03Z) - GOI: Find 3D Gaussians of Interest with an Optimizable Open-vocabulary Semantic-space Hyperplane [53.388937705785025]
3Dオープンボキャブラリのシーン理解は、拡張現実とロボット応用の推進に不可欠である。
GOIは2次元視覚言語基礎モデルから3次元ガウススプラッティング(3DGS)に意味的特徴を統合するフレームワークである。
提案手法では,特徴空間内の超平面分割として特徴選択処理を扱い,クエリに関連性の高い特徴のみを保持する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-27T18:57:18Z) - S$^2$Mamba: A Spatial-spectral State Space Model for Hyperspectral Image Classification [44.99672241508994]
ハイパースペクトル画像(HSI)を用いた土地被覆解析は、空間分解能の低さと複雑なスペクトル情報のため、未解決の課題である。
ハイパースペクトル画像分類のための空間スペクトル状態空間モデルであるS$2$Mambaを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-28T15:12:56Z) - Volumetric Environment Representation for Vision-Language Navigation [66.04379819772764]
視覚言語ナビゲーション(VLN)は、視覚的な観察と自然言語の指示に基づいて、エージェントが3D環境をナビゲートする必要がある。
本研究では,物理世界を3次元構造細胞にボクセル化するボリューム環境表現(VER)を提案する。
VERは3D占有率、3D部屋レイアウト、および3Dバウンディングボックスを共同で予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T06:14:46Z) - PointOcc: Cylindrical Tri-Perspective View for Point-based 3D Semantic
Occupancy Prediction [72.75478398447396]
本稿では,点雲を効果的かつ包括的に表現する円筒型三重対視図を提案する。
また,LiDAR点雲の距離分布を考慮し,円筒座標系における三点ビューを構築した。
プロジェクション中に構造の詳細を維持するために空間群プーリングを使用し、各TPV平面を効率的に処理するために2次元バックボーンを採用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-31T17:57:17Z) - PIDS: Joint Point Interaction-Dimension Search for 3D Point Cloud [36.55716011085907]
PIDSは、ポイントクラウドデータにセマンティックセグメンテーションを提供するために、ポイントインタラクションとポイントディメンションを共同で探求する新しいパラダイムである。
我々は多目的点相互作用と点次元を共同で検討する大規模な探索空間を確立する。
予測器をベースとしたニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)を活用することにより,探索空間の探索を改善するとともに,予測の質を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-28T20:35:22Z) - Overlapping Spaces for Compact Graph Representations [17.919759296265]
グラフ、テキスト、画像などの構造化データを埋め込むために、様々な非自明な空間が人気を集めている。
製品空間の概念を一般化し、構成探索問題を持たない重なり合う空間を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-05T20:55:47Z) - UCLID-Net: Single View Reconstruction in Object Space [60.046383053211215]
三次元潜在空間を保存する幾何学的空間の構築は,オブジェクト座標空間における大域的形状規則性と局所的推論を同時に学習する上で有効であることを示す。
ベンチマーク目的でよく使用されるShapeNet合成画像と、我々のアプローチが最先端の画像より優れている実世界の画像の両方を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-06T09:15:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。