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Enregistrement W64129996 · doi:10.22260/isarc2006/0066

Evaluation of Asphalt Pavement Crack Sealing Performance Using Image Processing Technique

2006· article· en· W64129996 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... ISARC · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoad surfaceAsphaltAsphalt pavementDownloadImage processingComputer scienceEngineeringForensic engineeringDatabaseCivil engineeringMaterials scienceImage (mathematics)Artificial intelligenceWorld Wide WebComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluation of Asphalt Pavement Crack Sealing Performance Using Image Processing Technique Hyoungkwan Kim, Hamid Soleymani, Seung Heon Han, Hana Nam Pages 341-345 (2006 Proceedings of the 23rd ISARC, Tokyo, Japan, ISBN 9784990271718, ISSN 2413-5844) Abstract: Crack sealing is a routine and necessary operation of pavement maintenance. Manual observation of road surfaces has been the most common method for evaluating road surface cracks around the world. However it is difficult to objectively and accurately assess the road cracks based on human visual perception. The ultimate objective of this study is to evaluate crack sealing performance on highways, in order to choose the best crack sealing practice in an automated manner. As a preliminary step, this paper discusses how to define crack sealing performance and propose a research methodology to quantify the level of road surface distress using video image processing. Keywords: crack sealing, image processing, pavement DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2006/0066 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle