MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387023887 · doi:10.1111/mice.13102

Assessment of out‐of‐plane structural defects using parallel laser line scanning system

2023· article· en· W4387023887 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueComputer-Aided Civil and Infrastructure Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaserLaser scanningSTRIPSRendering (computer graphics)OpticsParallelComputer scienceTriangulationLaser diodeLine (geometry)Computer visionDiodeMaterials scienceArtificial intelligenceOptoelectronicsPhysicsMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A precise parallel laser line scanning system has been developed to assess the depth of out-of-plane structural defects on concrete surfaces. This system comprises a digital camera, dual line laser diodes, and positioning rigid arms that create a triangulation-based setup. Laser lines are distorted when projected onto an out-of-plane defect. A new image processing algorithm has been devised to extract depth information from the distorted laser strips. Parallel laser lines are used to ensure that imaged laser strips do not intersect, thereby simplifying the depth assessment of defects at different distances and enabling the generation of defect profiles from a single image. The system has been validated through laboratory and field tests, demonstrating its effectiveness and accuracy. Compared to other noncontact measurement techniques, this system stands out due to its simplicity, cost-effectiveness, efficiency, and superior accuracy for long-range measurements, rendering it suitable for on-site scanning of textureless uneven engineering objects.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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