Leveraging UAV Imagery and Deep Learning for Automated Object Detection
Notice bibliographique
Résumé
India is one of the leading countries in rapid global infrastructure development.Road infrastructure is one of the major contributors to the same.This raises a need for the realtime maintenance of the developed infrastructure.In maintenance, precise identification and management of potholes are important, considering the safety of citizens.The current study presents a geo-intelligent framework for real-time detection of potholes.It uses advanced deep learning techniques such as PSP-Net and U-Net for pothole detection.It employs high-resolution unmanned aerial vehicle (UAV) imagery, digital surface model (DSM), along with training samples identified through annotations for model training and evaluation.Experimental results show that U-Net outperforms PSP-Net with an F1-score of 0.78, demonstrating high precision in pothole determination.This novel framework is further deployed in the form of a toolkit in the ESRI ArcGIS ecosystem.The two tools developed using the Python API were deployed for the determination of pothole volume and fill quantity estimation, respectively.The American Concrete Institute (ACI) approach was used to estimate the amount of repair materials needed for the identified potholes.The study helps in the reduction of man-hour efforts needed for lengthy field surveys for pothole identification.The Geo-Image Analytics toolbox offers a scalable solution for evolving urban infrastructure needs, marking a significant step forward in modernizing pothole management practices and the sustainability of the road infrastructure.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».