Winter Road Surface Condition Recognition Using Semantic Segmentation and the Generative Adversarial Network: A Case Study of Iowa, U.S.A.
Notice bibliographique
Résumé
Adverse road surface conditions (RSCs) are a significant concern for traffic safety and mobility during the winter season. Dealing with this issue requires the prompt execution of maintenance operations to restore safe driving conditions. The faster maintenance personnel are made aware of the dangerous conditions, the faster they can mobilize to mitigate adverse RSCs. Therefore, the speed at which RSC information is provided is vital for reducing potential road-related incidents and maintaining mobility. Intending to improve the delivery of RSC information, this study proposes developing a deep learning-based method through the usage of road weather information system (RWIS) images to automate the RSC classification process. While the RWIS collects images that give a direct view of the road, the traditional manual way of utilizing these images for RSC monitoring is laborious and time-consuming. To overcome this challenge as well as other limitations associated with previously developed RSC recognition methods, the application of deep neural networks using imagery data is investigated here. More specifically, the application of semantic segmentation (SS) and generative adversarial network (GAN) techniques in automating RSC recognition was adopted in an attempt to predict the locations of drivable areas and indicate the snow hazard level solely based on RWIS images. Case study results from Iowa, U.S.A., show that both SS and GAN techniques perform their tasks with a high degree of accuracy.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».