An innovative framework for incorporating iPhone LiDAR point cloud in digitized documentation of road operations
Notice bibliographique
Résumé
The transformation of road infrastructures with digital solutions is vital in response to the growing population in urban areas. Ensuring timely repairs of potholes, cracks, and other damages is essential for enhancing the overall quality of transportation networks. The integration of advanced technologies, such as Light Detection and Ranging (LiDAR), into road maintenance represents an emerging solution in engineering applications and infrastructure management. However, the current practices of as-is documentation in local road maintenance have limitations due to time restrictions and practicalities. To address these gaps and unlock the immense potential of iPhone LiDAR technology, this article proposes an innovative workflow that integrates iPhone 13 Pro LiDAR technology with Augmented Reality (AR) marks and the Global Navigation Satellite System (GNSS) to enable digitized multi-scene road maintenance documentation and revolutionize current practices. To handle the dynamic scenarios encountered in road maintenance, the study introduces object-based fine registration techniques. These techniques provide a simple, effective, and adaptable approach to improve alignment in multi-scenes with limited overlap. Following the fine registration process, the captured data is digitized to construct 2D elevation heat maps, offering advanced and comprehensive information for managing road maintenance operations. Through a case study, the practicality and value of utilizing iPhone LiDAR technology in real-world scenarios are highlighted. The findings underscore how this technology can significantly enhance road maintenance operations and contribute to more efficient and effective management of road infrastructure. The adoption of digital solutions and the utilization of iPhone LiDAR technology enable enhanced road maintenance practices and contribute to the ongoing development of urban environments. • The groundbreaking workflow of integrating iPhone LiDAR point cloud for road monitoring is proposed. • The state-of-the-art object-based ICP registration offer an effective approach for fine registration. • The effectiveness of the proposed framework has been evaluated using fitness, inlier RMSE, CD, and MHD. • The proposed framework is proven the effectiveness on real-world road maintenance scenarios.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».