AI-based cloud computing application for smart earthmoving operations
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a newly developed model for automated monitoring and control of productivity in earthmoving operations. The model makes use of advancements in wireless sensing networks, Internet of things (IoT), and artificial intelligence. It utilizes data analytics and a dashboard to provide project managers with actionable data on the status of these operations in near-real time. The model consists of two modules; the first is a low-cost open-source remote sensing data acquisition module for collecting data throughout the execution of earthmoving operations. The collected data are sent to a cloud-based MySQL database, in which the second module is designed to (1) measure actual productivity in near-real-time, (2) detecting the location and condition of hauling roads, and (3) monitoring and reporting driving conditions over these roads. Artificial neural network (ANN) is used in cloud computing for analyzing the productivity to determine and prioritize causes behind experienced loss of productivity from that planned. This paper presents cloud computing over a web-based platform (Knowi®). Productivity measurement and analysis outputs are retrieved through any web browser. The work encompassed field and scaled laboratory experiments in the development and validation processes of the developed model. The laboratory experiments 1:24 scaled loader and dumping truck to simulate loading, hauling, and dumping operations. The data collected from the lab experiments and field work was used as input for the developed model. The results obtained highlight the accuracy of the developed model in recognition of the status of the hauling truck, traveled road condition, and in the estimated duration of the simulated earthmoving cycles.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».