AIoT-powered drones in the construction industry: a review
Notice bibliographique
Résumé
The digital revolution in construction is driving the nexus of emerging technologies. Technologies, such as the Artificial Intelligence of Things (AIoT), are transforming the sector by enhancing efficiency, promoting sustainability, and fostering innovation in construction projects. However, extant literature has failed to document integrated applications of Artificial Intelligence (AI) and Internet of Things (IoT). The interface of AIoT with drones and their applications in the construction industry is underreported. To address this gap, the current study systematically reviewed literature from the Scopus and Web of Science repositories to uncover the applications of AIoT-enabled drones. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) protocols were applied to review 33 highly relevant articles. The results show applications of AIoT-powered drones in various construction sectors such as land surveying and site selection, site layout, analytics and logistical planning, quality and progress monitoring, safety management, regulatory compliance, facility and asset management, and disaster management. Theoretical and practical implications, challenges, and future directions for research and industry to adopt AIoT-powered drones are reported. This study is a pioneering effort investigating the applications of AIoT-powered drones in the construction industry with equal benefits for researchers, academics, and industry practitioners
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».