Two-tier data fusion method for bridge condition assessment
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
Fusing collected inspection data provides comprehensive and relatively more accurate diagnostics of defects and accordingly more accurate condition assessment of structures. This paper presents a new two-tier method that utilized data fusion methods for condition assessment of reinforced concrete bridge decks. The method utilizes pixel and feature levels fusion of data collected from multiple nondestructive evaluation (NDE) methods such as ground penetrating radar, impact echo, half-cell potential, and electrical resistivity. Data and measurements of NDE methods are extracted from the Iowa Highway research board project 2011 report for three case studies. It is observed from the three cases that each level of data fusion has its unique advantage. The power of pixel level fusion lies in its ability to provide an overview of bridge deck deterioration in one map as it appears in the fused image. On the other hand, feature fusion works better when only specific types of defects such as corrosion, delamination, and deterioration captured from inspection carried out by each of technologies referred to above. The proposed method is tested against filed inspection methods and core sample results described in the three case studies. The main findings of this research recommend utilizing data fusion in two levels as a new method to facilitate and enhance the confidence and capabilities of inspectors in interpretation of the NDE test results.
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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