Notice bibliographique
Résumé
The ability to retrieve and analyze recent images of critical infrastructure assets is beneficial for regular monitoring, post-disaster assessment, or preparing for a service call. Given a high-quality image of an asset, several recently developed deep learning models can automatically assess the state of the infrastructure. However, obtaining such an image automatically remains an open question. Enterprise imaging initiatives, such as Google Street View, permit the viewing of road-adjacent images, given geographic coordinates. The spatial resolution of such systems is excellent, although the temporal resolution varies from months to years. We have recently forecast the emergence of on-demand imaging using instrumented vehicles that would permit more recent or frequent imaging of locations of interest. However, the challenge remains to retrieve a high-quality image of an asset of interest, free from obstructions and imaging artifacts. We here propose a pipeline to retrieve recent images of an asset given an imaging source, GPS coordinates, and an asset class. Object detection is used to automatically identify the asset of interest and to detect obstructions or imaging artifacts. If necessary, additional images are requested for surrounding locations to provide multiple views of the asset of interest culminating in an image free from artifacts. The pipeline is demonstrated using two critical infrastructure asset classes (utility poles and street lights) and two image sources (Streetview and a repository of dashcam video). Robust performance is observed, resulting in correct asset identification and imaging in 76.5% of cases (up from 54.5%), while requiring an average of 1.47 images per asset to achieve a high-quality image free from obstructions and artifacts. The proposed pipeline will be of interest to disaster response teams, utilities, and other critical infrastructure asset managers.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,016 |
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 ».