Image Processing in Repairing the Red Zone of Vehicle Barriers in Binjai City with Edge Detection Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Red zones on road markings are an important element in the traffic system that serves as a barrier or prohibition on stopping, parking, or crossing certain areas. In Binjai City, red zones are commonly found at intersections, near zebra crosses, or busy areas such as markets and schools. However, in its implementation in the field, the effectiveness of red zones is often not optimal due to various obstacles. In addition, "manual surveillance of red zone conditions" requires large human resources and has not been able to reach all vulnerable points effectively. Regular checks and maintenance efforts are often hampered by time and budget constraints. As a result, some red zone points are damaged or lost unnoticed for a long time. This study aims to design and test image processing methods with edge detection algorithms in detecting and improving the appearance of traffic red zones in Binjai City. It is hoped that this solution can increase the effectiveness of traffic supervision and support efforts to control highways in a more modern and efficient manner. The result of the calculation above is a binner image with the number 0 being the color that shows black and the number 1 is the color that shows white. Showing the image is the result of a black and white image process. So from the calculation above, there is a Sobel algorithm that calculates the final value of the higher calculation is the Sobel algorithm with the level of fineness and clarity in the image.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».