Potential Use of LiDAR Data for Crack Detection: A Case Study on Pavement Cracks
Notice bibliographique
Résumé
LiDAR (Light Detection and Ranging) is a technology that provides three-dimensional point cloud data with high spatial accuracy. It is increasingly used in various applications and disciplines, including engineering. Along with other capabilities, LiDAR systems are able to record reflected backscattered energy as intensity data and measured distances to targets as range data. As the laser signal wavelength that operates in LiDAR sensors is typically in the near-infrared (NIR) spectrum, high spectral reflectance separability can be observed and a number of different materials distinguished. These capabilities have motivated researchers to study the applicability of using LiDAR range and intensity data for pavement crack extraction. The main goal of the present research is to examine the potential use of LiDAR range and intensity data for automated pavement crack detection. The study explores the following: a) crack detection using the two image classification logics of pixel-based and object-based image classification; b) crack detection using the Maximum Likelihood Classifier (MLC), the Random Trees Classifier (RTC), and the Support Vector Machine (SVM) classifier; c) crack detection by conducting image classification of four scenarios of multi-layer images generated from LiDAR data; and d) crack detection using LiDAR data with different point spacing. The experimental results indicate that the use of LiDAR data independently is effective for pavement crack detection. In addition, the results show that object-based image classification logic optimizes classification accuracy and crack detection results, and that employing SVM enhances the classification process and improves crack detection accuracy. It is also observed that using range data separately produces high accuracy for the crack detection results while the accuracy is slightly reduced when intensity data are combined with range data compared with using range data only. Furthermore, in the classification process, adding slope and aspect layers to range and intensity data decreases the accuracy of crack detection results, while increasing LiDAR data point spacing reduces crack extraction accuracy.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».