Integrating Automated Data Acquisition Technologies for Progress Reporting of Construction Projects
Notice bibliographique
Résumé
Integrating Automated Data Acquisition Technologies for Progress Reporting of Construction Projects Samir El-Omari, Osama Moselhi Pages 86-94 (2009 Proceedings of the 26th ISARC, Austin, USA, ISBN 978-0-578-02312-0, ISSN 2413-5844) Abstract: Controlling construction projects necessitates controlling their time and cost in an effort to meet the planned targets. Management needs timely data that represent the status of the project to take corrective actions, if needed. This paper presents a control model that integrates different automated data acquisition technology to collect data from construction sites required for progress measurement purposes. Current automated data acquisition technologies are described, and their suitability for use in tracking and controlling construction activities is assessed. This includes bar coding, Radio Frequency Identification (RFID) 3D laser scanning, photogrammetry, multimedia, and pen-based computers. The user can move with a tablet PC in the construction site and record, take snapshots and also hand written comments about activities on site. The proposed cost/schedule control model Integrates with the automated data acquisition technologies, a planning and scheduling software system, a relational database, and AutoCAD to generate progress reports that can assist project management teams in decision making. Keywords: 3D laser scanning, photogrammetry, RFID, Tablet PC, Bar Coding progress reporting, data acquisition, automation DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2009/0048 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».