An Automatic Image Recognition System for Winter Road Condition Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Municipalities and contractors in Canada and other parts of the world rely on road \nsurface condition information during and after a snow storm to optimize maintenance operations \nand planning. With an ever increasing demand for safer and more sustainable road \nnetwork there is an ever increasing demand for more reliable, accurate and up-to-date road \nsurface condition information while working with the limited available resources. Such high \ndependence on road condition information is driving more and more attention towards analyzing \nthe reliability of current technology as well as developing new and more innovative \nmethods for monitoring road surface condition. This research provides an overview of the \nvarious road condition monitoring technologies in use today. A new machine vision based \nmobile road surface condition monitoring system is proposed which has the potential to \nproduce high spatial and temporal coverage. The proposed approach uses multiple models \ncalibrated according to local pavement color and environmental conditions potentially \nproviding better accuracy compared to a single model for all conditions. Once fully developed, \nthis system could potentially provide intermediate data between the more reliable \n xed monitoring stations, enabling the authorities with a wider coverage without a heavy \nextra cost. The up to date information could be used to better plan maintenance strategies \nand thus minimizing salt use and maintenance costs.
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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 ».