Data integration using deep learning and real-time locating system (RTLS) for automated construction progress monitoring and reporting
Notice bibliographique
Résumé
The shift towards automated progress monitoring using new technologies for efficient delivery of construction projects has received significant attention. The application of vision-based techniques for object recognition and real-time locating system (RTLS) for object localization has been widely studied. However, a single technology cannot provide complete information needed to determine the status of tracked elements on a job site. This paper presents an integrated method for progress monitoring through recognition and localization of elements in construction sites. This method integrates data derived from a deep learning model and Ultra-wideband (UWB) system, and reports each element's ID, location, visual data and capture time. Such information is essential for project managers to assess progress on site. The method is validated in a mechanical room, a challenging environment for RTLS and object recognition models due to signal interferences and occlusions. The findings suggest further research on improving integrated methods for efficient progress reporting. • An integrated method for progress monitoring and reporting has been developed. • A deep learning model, and UWB system were used for the recognition and localization of components. • The method was evaluated in a mechanical room, which is a high multipath environment. • Results from the deep learning model and UWB system were reported for assessment of project status.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».