Designing and Building an Intelligent Pavement Management System for Urban Road Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pavement maintenance plays a significant role in megacities. Managing complaints and scheduling road reviews are the two maintenance concerns under the intelligent pavement management system (PMS) plan. In contrast, if the damages are not treated immediately, they will increase over time. By leveraging accurate data from sensors, smart PMS will improve management capability, support sustainability, and drive economic growth in the road network. This research aimed to elaborate on the different modules of an intelligent city pavement network to advance to a sustainable city. First, a 3D mobile light detection and ranging (LiDAR) sensor, accompanied by a camera, was applied as the data collection tool. Although 3D mobile LiDAR data have gained popularity, they lack precise detection of pavement distresses, including cracks. As a result, utilizing RGB imaging may help to detect distresses properly. Two approaches were integrated alongside conducting the data analysis in this paper: (1) ArcGIS pro, developed by Esri Inc., which includes noise removal, digital elevation model (DEM) generation, and pavement and building footprint extraction; (2) the Mechanistic-Empirical Pavement Design Guide (AASHTOWare PMED), which was used to assess site specifications such as traffic, weather, subbase, and current pavement conditions in an effort to design the most appropriate pavement for each road section. For the 3D visualization module, CityEngine (a software from Esri) was used to provide the 3D city model. After implementing the research methodology, we drew the following conclusions: (1) using the AASHTOWare PMED method to make decisions about road maintenance and rehabilitation(M&R) actions can significantly speed up the decision-making process, essentially saving time and money and shortening the project’s duration; and (2) if the road conditions are similar, the smart geographical information system (GIS)-based PMS can make consistent decisions about road M&R strategies, i.e., the interference from human factors is less significant.
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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 | 0,000 | 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 découle