A manmachine balanced rapid object model for automation of pavement crack sealing and maintenance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A number of studies during the last few years have discussed automated crack detection and mapping using digital image processing technologies in roadway maintenance and rehabilitation. Many recent studies have applied digital image processing to the recognition or sealing of cracks in pavement. There have been great discrepancies, however, among various segmentation methods that extract crack types and locations or classify the extent of cracking. Since all sensing systems also produce some spurious data and experience noise due to the varied topological and color conditions of the pavement surface, accurately mapping and representing the pavement cracks to be sealed using such segmentation methods would be even harder. This paper illustrates an innovative machine vision algorithm developed for accurate crack mapping and representation in the University of Texas (UT) automated road maintenance machine (ARMM). The paper mainly focuses on illustrating the detailed logic and descriptions of the algorithm. Efficiency evaluation results of the ARMM manmachine balanced crack mapping and representation process, including the line-snapping and path-planning functions, are also shown. Using the algorithms as an edge-describing tool can have broader applications in automation of infrastructure maintenance and inspection of civil works and in the domain of digital image processing.Key words: automation, image processing, line snapping, pavement, crack sealing, maintenance.
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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 | 0,000 | 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 découle