Damage assessment automation for single storey detached masonry houses: a probabilistic approach
Notice bibliographique
Résumé
Assessing the existing condition of aging masonry houses are of high interest as the cost of retrofitting and repairing becomes significantly higher. Conventional condition assessment tools and methods for single storey detached masonry houses (SSDMH) are time-consuming, subjective, tedious, and sparse. This study aims to formulate a novel framework for assessing the condition of those houses by proposing a user-friendly, effective, and impartial model, for existing structures considering cracks in the masonry walls and the age of the house. This study adopted the bayesian belief network (BBN) method since the existing data on building assessment are subjective and consider multiple parameters. The application of the proposed model was formulated using wall cracks observed in a sample of thirty SSDMH. The Expectation Maximization (EM) algorithm was used to compute the conditional probabilities from the data set. The model was tested on ten houses for which the results were positive and validated with the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve. However, the scope of the model is limited to SSDMH. Further development of this model may benefit the Surveyors, Engineers, and Architects to make informed decisions quickly by placing the structure at the correct severity level to decide on the renovation strategies.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».