Assessing Surface Texture and Pavement Performances Using 3‐Dimensional Parameters from Photometric Stereo Technique
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research is to present 3-dimensional texture parameters from recovered texture heights. A newly designed and constructed Portland cement concrete pavement with 13 different types of pre-textures and textures, including turf dragging, burlap dragging, tining, grinding, and grooving, was selected as the test site. The test pavement surface texture heights were recovered by the University of Manitoba using photometric stereo technique. Texture was also measured by others using various methods. Fiction and noise were measured by other researchers as well. A comparative study is conducted between computed 3-dimensional texture parameters and other established texture measurements e.g. the Circular Track Meter, the Dynamic Friction Tester, and high-speed texture profiler. Statistical analyses of texture parameters and friction/noise data are conducted to assess the performance of the various textures and to find correlation between texture and friction/noise characteristics. It is found that 3-dimensional texture parameters obtained from imaging are strongly correlated to other established texture measurements, and to pavement friction and sound intensity noise. By using the combination of the computed 3-dimensional parameters, it is possible to have a better understanding of the distribution of the surface texture and its predicted pavement performances.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».