Image-Based Retrieval of Concrete Crack Properties
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper presents a new method to retrieve concrete crack properties based on image processing techniques. Method Detection and quantification of cracks in concrete bridges pose various challenges. Cracks have fewer pixels compared to their background. For effective visualization, the objects need to be captured from near field. But it is not always possible to capture the complete cracked surface in a single frame while taking the image from near field. Hence image stitching is required before pre-processing of images for further analysis. Usually retrieved images have low contrast due to environmental and equipment limitations which add another difficulty in image visualization. State-ofthe-art image pre-processing as suggested in the literature may not be suitable for images captured in different environmental conditions. This paper discusses various techniques for image enhancement using point processing, histogram equalization and mask processing. Furthermore, a binary image is required to obtain a skeleton of an object. However, the pre-processing techniques cause discontinuity in crack alignment. Morphological techniques (e.g. dilation) are used in this work through successive iteration to ensure connectivity. Then the object skeleton which is unaffected by expanded boundaries is obtained by using skeleton algorithm to retrieve concrete crack properties such as length, bounding rectangle, and major and minor principal axes lengths. Results & Discussion The preliminary results obtained using this methodology is capable of retrieving length, orientation and bounding box of the identified cracks. This method is aimed at assisting in obtaining automated prediction of condition state (CS) rating of cracks in bridges. It can be also used as a tool for post-earthquake damage evaluation purposes.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».