Deep Learning and Spatial Statistics for Determining Road Surface Condition
Notice bibliographique
Résumé
Machine Learning (ML), and especially Deep Learning (DL) methods, have evolved \nrapidly over the last years and showed remarkable advances in research areas such as computer \nvision and natural language processing; however, there are still engineering applications \nin industries such as transportation where DL methods have not been applied yet or that \ncan be benefited from an integrated approach using DL in addition to other methods. \nFor countries in Northern latitudes, one of such applications is Monitoring Road Surface \nCondition (RSC) during the Winter season for improving road safety and road maintenance \noperations. \nIn this study, we introduce a novel approach for monitoring of RSC that integrates \nDL methods and Spatial Statistics (SS) to simultaneously process data from roadside \ncameras and weather stations to determine automatically the category of snow coverage \nat sample locations across a region of interest. Our approach integrates the advantages of \nSS for interpolating spatial variables and the strengths of DL for Computer Vision tasks, \nparticularly for image classification. On one hand, SS models serve to understand the spatial \nautocorrelation of random variables and to determine their expected values in unsampled \nlocations based on a number of near observations. On the other hand, DL models extract \nrelevant patterns from a large number of training images and learn a mapping from input \nimages to a set of predefined labels. \nWe implement and evaluate our approach using data collected in the province of Ontario \nduring the 2017-2018 Winter season. Specifically, we included data from three separate \nsources, Environment Canada (EC) Weather stations, Road Weather Information System \n(RWIS) stations, and roadside cameras from the Ministry of Transportation of Ontario \n(MTO). To the best of our knowledge, this is the first study that integrates both DL and \nSS techniques for processing the three data sources with the goal of monitoring RSC. \nThe DL models we implement and compared are Inception, Inception-Resnet, Xception, \nDenseNet, MobileNetv2, and NASNet. All of these models have achieved remarkable \nresults for image classification in well-known benchmarks. The SS models we evaluate are \nOrdinary Kriging (OK), Radial Basis Functions (RBF), and Inverse Distance Weighted \n(IDW). The first provides a comprehensive understanding of the spatial autocorrelation \nfor each particular variable, while the second and third allow a faster implementation. Our \nintegrated approach works by combining the output feature vector from the DL model with \nthe interpolated values from the SS model to output a more robust prediction of RSC for \nthe locations of interest.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».