Underground Utility Mapping using a Portable Sensor System
Notice bibliographique
Résumé
A common concern in most governments is the renewal of infrastructure. With the aging state of the infrastructure in virtually all countries, there is a growing need to optimize the maintenance process due to the associated high capital costs. In addition, there is a recognized need for precise three-dimensional information related to the underground infrastructure due the potential hazard related to gas line strikes during construction. Unfortunately, the tragic results of many incidents have been documented over the last few years. A report from North Carolina State University states that there is one death per day (globally) due to punctured sub-surface utilities. Accurate infrastructure information will improve both municipal infrastructure renewal plans and worker and public safety on infrastructure construction sites. Case studies show that infrastructure information is often not up-to-date, or reliable, which can prohibit municipal decisions from being cost effective. By increasing the quality of the information, the confidence of infrastructure contractors will increase, and the risk of adversely contacting an underground asset will decrease, thereby elevating worker and public safety. A practical solution to this problem is the development and implementation of a mobile terrestrial photogrammetric mapping system to map exposed utilities on construction sites. This paper outlines the design of the Underground Infrastructure Mapping System (UIMS). The UIMS was designed to accurately map exposed underground utilities, and generate geospatial information for municipal underground utility databases; containing all of the necessary information to perform underground asset management. The system is comprised of three hardware components including a tablet PC, a Global
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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 | 0,000 | 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 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 ».