Pavement Crack Mosaicking Based on Crack Detection Quality
Notice bibliographique
Résumé
Pavement Crack Mosaicking Based on Crack Detection Quality Yeo-San Yoon, Seongdeok Bang, Francis Baek and Hyoungkwan Kim Pages 1197-1201 (2019 Proceedings of the 36th ISARC, Banff, Canada, ISBN 978-952-69524-0-6, ISSN 2413-5844) Abstract: A vehicle-mounted video camera, which is one of low-cost off-the-shelf devices, can be used economically for pavement crack monitoring. The pavement frames obtained by the video camera can be merged to form a mosaic image, from which road distress information can be extracted. However, quality of crack detection in the frames is different from one another. The different level of crack detection quality should be considered for accurate construction of crack mosaic. This paper proposes a new pavement crack mosaicking method based on quality of crack detection in each frame. A convolutional neural network is suggested as a way to evaluate the quality of crack detection in the video frames. The proposed method showed a promising mosaicking performance compared to other existing methods. Keywords: Convolutional Neural Network; Crack Detection Quality; Pavement Crack Mosaicking; Vehicle-mounted Camera DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2019/0160 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».