Evaluation of Semi Automated-Automated Pavement Condition Surveys - An Ontario Field Study
Notice bibliographique
Résumé
Pavement management systems (PMS) rely on consistent and repeatable distress data. Traditionally, such data has been collected through manual surveys, which are subjective, tedious and time consuming. Although this method of collection is very important, particularly at the project level of PMS, there are many safety and other advantages to using semi automated or automated distress measurements for network level PMS. Ideally, the data would be collected at travel or high speed, using state-ofthe- art image capture equipment. This report is directed at evaluating the applicability of using semi automated and automated distress collection techniques for the Ministry of Transportation Ontario (MTO). To accomplish this, a review of the available high speed data collection technologies was carried out in addition to a full field study experiment which involved the evaluation of 37 asphalt concrete, Portland cement concrete, surface treated and composite pavements were investigated. This study involved an evaluation of the best technologies of three highly skilled service providers, namely Applied Research Associates, Roadware, and Stantec, and compared their evaluations with the traditional MTO manual surveys. All three service providers donate their time and equipment to this project and both the research team and MTO gratefully acknowledge this assistance. Accordingly, a research plan and team have been put together at the University of Waterloo to tackle the basic challenges of whether semi automated/automated distress surveys can replace the traditional visual rating method. The work plan involved a series of tasks starting with a comprehensive literature review, progressing to an identification of the most promising technologies and then the design and execution of a field experiment to compare and assess the automation technologies with the manual method. This report summarizes various statistical analyses which include individual distress comparisons, company versus company evaluations, manual versus automated and various distress manifestation index comparisons. In short, although the findings are encouraging, it would be difficult to adopt these technologies in the current Request for Proposal (RFP) environment before MTO rationalizes distresses. It would be suggested that following a reduction in the number of required distresses and a reduction in the number of severity and density levels that the technology could be adopted through the use of proper quantity assurance and benchmarking technologies
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».