Notice bibliographique
Résumé
Civil infrastructure is important to ensure the ongoing functionality of human living environments. However, in North America, much of the infrastructure is aging and requires continuous monitoring and maintenance to ensure the safety of people. Traditionally, visual inspection has been carried out to monitor the health of such structures. However, assessments require trained inspectors, and monitoring methods are difficult due to the size and location of the infrastructure. Recently, data acquisition using unmanned aerial vehicles (UAVs) equipped with cameras has been growing in popularity, and research has been conducted concerning the use of UAVs for the visual inspection of infrastructure. However, UAV inspection requires skilled pilots and the use of a global positioning system (GPS) for autonomous flight. Unfortunately, for some locations, a GPS signal cannot be reached for autonomous flight of the UAV. For example, the GPS signal on the inside of a building or underneath a bridge deck is unreliable, but these locations also require inspections to ensure structural health. In order to address this issue, autonomous UAV methods using ultrasonic beacons have been proposed. Beacons are able to provide positional data allowing UAVs to perform the autonomous mission. As an example of structural damage, we report the successful detection of concrete cracks using a deep convolutional neural network by processing the video data collected from an autonomous UAV.
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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 | 0,001 | 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 ».