Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Niepewność oceny równości nawierzchni drogowej

100%

Szpinek S.

|

2013

|

tom nr 3

67-73

PL

Równość nawierzchni drogowej jest cechą eksploatacyjną, którą bezpośrednio odczuwają jej użytkownicy. W artykule omówiono możliwe przyczyny rozbieżności ocen równości nawierzchni w aspekcie niepewności metody pomiarowej. Wyznaczona eksperymentalnie zależność niepewności metody pomiarowej od wartości mierzonej może być stosowana zarówno do planowania badań równości nawierzchni drogowych, jak i do prowadzenia badań zgodności wyników pomiaru z wartością wymaganą ze specyfikacji.

EN

The evenness of the road surface is an exploitation feature which directly for her users are feeling. In the article possible causes of the discrepancy of evaluations of the evenness of the surface in the aspect of the uncertainty of the measuring method were discussed. The appointed experimentally dependence of the uncertainty of the measuring method on the measured value can be applied both for planning the research on the evenness of road surfaces, and for research compliances of results of the measurement with the value required from the specification.

2

Photogrammetric solutions used in the new mobile system of road surface diagnosis

84%

Wyczałek I. , Stróżyk-Weiss J. , Wyczałek M.

|

tom Vol. 28

169--180

EN

Assessment of the technical condition of road surface is being usually carried out by visual recognition of distress. For its geometric description a simple method of measuring the longitudinal and/or transverse roughness is also used. As a result basic information on the state of road surface is achieved. Currently, increasingly popular are various types of vehicles carrying out such tests in automated manner. They are the basis of Pavement Management Systems (PMS) that are used for the efficient management of road maintenance and repair. Attempt to build own PMS system has been made at Poznan University of Technology with the participation of other entities. It consists of two parts – a field segment and office segment. The first one includes a set of sensors and algorithms for registration the condition of road surface, the second consists of procedures for numerical analysis and visualization of the damages in the form of maps and text reports. Among the technical problems associated with the construction of a filed segment is the way of automated data acquisition for the evaluation of selected geometrical characteristics of the pavement. It was decided to solve it using photogrammetric methods. These are: (1) elaboration of photomap for visualization of road lane within 3D GIS, and (2) imaging the pavement in the form of cross-sections. The mechanism mounted on the car has been designed, built and tested. It includes, among others, the two photogrammetric modules. The first module consists of 2 or 3 cameras and LED lighting. The other is a module with 3D camera recording cross-sections illuminated by line laser. For the purposes of location and orientation RTK GPS system with two antennas and IMU have been applied. Currently, the various modules of the system are tested. The current state of the system and the preliminary results are presented in the publication.

PL

Ocenę stanu technicznego nawierzchni drogowych wykonuje się zwykle poprzez wizualną kontrolę rozpoznania uszkodzeń. Do opisu geometrycznego stosuje się ponadto proste metody pomiaru równości podłużnej i poprzecznej. Obecnie coraz bardziej popularne stają się różnego typu pojazdy pomiarowe dokonujące takiej oceny w sposób zautomatyzowany. Uzyskane wyniki stanowią podstawowy zasób systemów informacji o stanie nawierzchni drogowej, tzw. PMS (ang. Pavement Management Systems), służących do sprawnego zarządzania jej utrzymaniem i remontami. Próbę budowy własnego systemu typu PMS podjęto na Politechnice Poznańskiej z udziałem innych podmiotów. Obejmuje on dwa segmenty – terenowy i biurowy. Pierwszy składa się z zestawu sensorów i algorytmów do rejestracji stanu nawierzchni drogowej, drugi zawiera procedury do analiz numerycznych i wizualizacji uszkodzeń w formie map oraz raportów tekstowych. Pośród problemów technicznych związanych z budową segmentu terenowego mieści się sposób zautomatyzowanego pozyskiwania danych do oceny wybranych cech geometrycznych drogi. Postanowiono go rozwiązać metodami fotogrametrycznymi. Są to następujące zadania: (1) wykonanie fotomapy drogi dla potrzeb wizualizacji pasa drogowego w ramach aplikacji typu 3D GIS, (2) obrazowanie nawierzchni w postaci przekrojów poprzecznych. Zaprojektowano, zbudowano i przetestowano mechanizm montowany do samochodu. Obejmuje on między innymi dwa moduły fotogrametryczne. Pierwszy składający się z szeregu (2 lub 3) kamer i oświetlenia LED. Drugi to moduł laserowy z kamerą 3D rejestrującą pod kątem 40° oznaczony nim przekrój. Dla potrzeb lokalizacji i orientacji zastosowano odbiornik GNSS z dwiema antenami działającymi w trybie RTK oraz IMU. Obecnie poszczególne moduły systemu poddawane są testom. Aktualny stan prac nad systemem oraz pierwsze uzyskane wyniki zaprezentowano w publikacji. Praca została wykonana na Wydziale Budownictwa i Inżynierii Środowiska Politechniki Poznańskiej w ramach realizacji grantu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju o numerze PBS3/B6/36/2015 Inteligentny system monitoringu stanu technicznego nawierzchni jezdni.

3

Diagnostyka nawierzchni drogowej przy zastosowaniu metod sieci neuronowych – studium przypadku

84%

Jóźwiak Z. , Pożarycki A. , Górnaś P.

|

tom nr 2-3

65--72

PL

W artykule przedstawiono zastosowanie metody głębokiego uczenia maszynowego, wykorzystanej do jednego z zagadnień diagnostyki nawierzchni drogowej. Opisano techniki głębokiego uczenia maszynowego do rozpoznawania wybranej grupy uszkodzeń nawierzchni zarejestrowanych na obrazach cyfrowych. W ramach eksperymentu numerycznego porównano między sobą dwa modele powszechnie znane jako VGG16 i VGG19. Architektura sieci reprezentowana jest poprzez schemat połączeń charakterystyczny dla konwolucyjnych sieci neuronowych, które z założenia przeznaczone są na potrzeby identyfikacji obiektów na obrazach cyfrowych. Mimo wszystko źródłowa baza danych, znana pod angielską nazwą ImageNet, nie zawiera obrazów cyfrowych nawierzchni jezdni. W celu poszerzenia wiedzy w tym zakresie autorzy utworzyli bazę ortogonalnych obrazów cyfrowych nawierzchni jezdni i opisali jeden z możliwych scenariuszy wykorzystania tych narzędzi do zautomatyzowanej identyfikacji uproszczonej wersji wskaźnika stanu powierzchni.

EN

This paper presents the application of deep machine learning method used for one of the problems of road pavement diagnostics. Deep machine learning techniques for the recognition of a selected group of pavement surface defects observed in digital images are described. In a numerical experiment, two models commonly known as VGG16 and VGG19 were compared to each other. The network architecture is represented by a connection scheme characteristic of convolutional neural networks, which by design are intended for the purpose of identifying objects in digital images. Nevertheless, the source database known as ImageNet does not contain digital images of pavement surfaces. In order to extend the knowledge in this area, the authors created a database of orthogonal digital images of pavement surfaces and described one of the possible scenarios of using these tools for automated identification of a simplified version of the surface condition index.