PROBABILISTIC-BASED CROWDSOURCING TECHNIQUE FOR ROAD SURFACE ANOMALY DETECTION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Road surface monitoring is a critical key factor to serve the purpose of road safety and driving comfort. Recently, many efforts have been made in developing approaches to detect road surface anomalies using smartphone sensors. However, detecting road surface anomalies from smartphone sensors face considerable number of challenges due to the various factors affecting detection rate. By aggregating data from a large number of users (i.e., concept of crowdsourcing), the accuracy of detection can be increased, and the potential false positive and false negative detection rates raised from every single source (i.e., user) can be detected and filtered. In this paper, a novel probabilistic-based crowdsourcing technique is proposed to classify and combine road surface anomalies (i.e., dynamic events) detected from various smartphones on-board vehicles. The proposed approach can integrate detected events from multiple users which are not an absolute binary scenario primarily caused by different sensing capabilities of various participators’ smartphone sensors and diversity in mechanical properties of vehicles. Furthermore, this approach considers the spatiotemporal behaviour of reported road surface anomalies from different users in different times and locations. The experimental results show that the proposed crowdsourcing method improves the accuracy and rate for detecting road surface anomalies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».