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World File Search System路面
使用机器学习方法对路面钉外套的电磁特性进行分类
使用机器学习方法对路面大头钉的电磁特性进行分类，grégoryandreoli*，cerema ouest / aan / entum amine ihamine，University Gustave Eiffel / lames / lames rakeeb jauber jaufer jaufer，cerema ouest oeema ouest / aan / aan / aan / aan aan / andum shreedhar savema lan earma aan erema erea a a david guilbert，david david guilbert，david Nguyen，大学古斯塔夫·埃菲尔（Gustave Eiffel当今最常用的是。高分辨率方法能够检测深度，裂纹或明显的脱束，但对于识别地下毫米界面（例如粘性涂层），它们仍然有限且不强大。在本文档中，我们建议将雷达方法与两级SVM监督学习相结合。第一次对古斯塔夫·埃菲尔大学（Gustave Eiffel University）（法国南特）疲劳旋转木马的试验使我们能够验证我们开发的数值方法。介绍21百万，这就是国际能源局（IEA）的数据，应添加多少公里的新道路基础设施，以确保全球运输直到2050年。为了防止交通密度不断增长引起的降解，我们必须能够提前评估基础设施中出现结构性或物质失败的可能性（khweir。和Fordyce，2003年）。为了最大程度地提高其耐用性，法国的路面结构使用接口钉涂层技术。这有助于完整的多层结构充当一个整体块，它可以最大程度地减少机械应变（剪切应力，单调扭曲等），从而最大程度地减少了道路结构的降解（Wang and Zhong，2019;Diakhaté等人。，2008）。多样化的技术有助于评估道路状态：破坏性的技术，通常必须钻出人行道的核心，并且必须在实验室和非破坏性的物理和化学特性中研究物理和化学特性，通常使用电磁波和机械波传播。在大多数情况下，粘性涂层是一种沥青乳液，机械地扩散，这使其连续且规则。仅在破裂阶段（乳液中存在的水的蒸发）才增加了磨损的过程，从而增加了层之间的粘附力。直到今天，我们唯一可以保证沥青乳液的同质应用是工作机器的性能。
国际研讨会“气候弹性路面”
在2024-2027周期中，技术委员会4.1“路面”着重于人行道和道路表面特征。PIARC的横切主题是减少基础设施的碳足迹。tc 4.1通过有关碳计算器的报告和有关如何减少路面构建和/或使用过程中碳足迹的案例研究的报告，为这项任务做出了贡献。城市地区的人行道受到更多关注，尽管它是为了打击热岛效应或为“新”类型的车辆和其他道路使用者提供表面。
沥青路面上的自动破解分类...
摘要：沥青路面裂缝构成了表面材料的普遍和严重的困扰，在选择适当的维修策略之前，必须对劣化的类型进行分类以识别根本原因。有效的检测和分类最大程度地减少伴随成本，并同时增加路面服务寿命。这项研究采用了使用Crack500数据集和GitHub提供的其他数据集可用的辅助数据，采用卷积神经网络（CNN）进行沥青路面裂纹检测。此数据集具有四种类型的裂纹。：水平，垂直，对角线和鳄鱼。还对ImageNet训练的五个预训练的CNN模型也接受了培训和评估以进行转移学习。紧急结果表明，有效网络B3是最可靠的模型，并获得了94％F1_SCORE和94％精度的结果。通过对ImageNet预先训练的权重进行转移学习和对CNN进行微调，通过在同一数据集上进行了培训。结果表明，修改模型以96％的F1_SCORE和96％的精度显示出更好的分类性能。通过将ImageNet重量的有效传输和对有效网络B3架构的顶层进行微调以满足分类要求的有效转移，可以实现这种高分类的精度。最后，混乱矩阵表明，某些类别的裂纹在概括方面的性能要比其他裂纹更好。因此，需要进一步的进一步进步，以微调的预训练模型。这项研究表明，高分类结果是由于使用ImageNet权重的成功转移学习和微调而产生的。
研究第一阶段问题陈述编号 26-26 –“HCAS 路面和桥梁成本分配方法评估”
1. 考虑到车辆和路面/桥梁技术的进步以及俄勒冈州人道路使用行为和偏好的变化，HCAS 的成本分配器是否反映了不同重量级车辆的实际使用情况？俄勒冈州目前使用的分配方法是在 2011 年实施的，自 2011 年以来一直未进行审查或评估。在美国，其他交通部最近进行的一组研究是在 2008 年至 2013 年期间进行的，目的是评估成本分配器和 HCAS。这是一个问题，因为 (i) 技术进步改变了车辆设计的格局以及路面和桥梁的建造/维护/运营，以及 (ii) 俄勒冈州人道路使用行为和交通偏好的变化（例如，电动汽车增加、骑自行车偏好等）也可能改变了成本分摊责任。 2. 如果成本分配器不再反映不同车辆类别的实际使用情况，我们应该使用哪种方法来修改路面和桥梁的成本分配，以保持不同车辆类别之间的公平？
ISSA路面维护手册
打磨并不总是一件好事。在Prospect Mountain的情况下，I-81交汇处的纽约州立大学17号公路的一部分，在抛光的表面上驾驶给驾车者带来了问题。纽约州宾厄姆顿（Binghamton）居民称之为“ Kamikaze曲线”的部分，由于其耐药性低而臭名昭著，这是危险的交通状况和事故。来自纽约州维斯塔尔的Vestal Asphalt的船员进行了高摩擦，快速设置微面饰，以便为更安全的驾驶条件提供更好的摩擦和耐用性。
对改良沥青中聚合物添加剂的全面评估，以增强路面性能Hassan Awadat Salem1
a b s t r a c t在利比亚，与许多其他国家一样，高速公路人行道主要由沥青混合物组成，尽管沥青粘合剂比例较低（占重量为5-7％），但会影响人行道的性能。标准沥青通常无法在反复的交通负荷和不利天气条件下达到所需的性能水平。在过去的20 - 30年中，提高路面耐用性并最大程度地减少经济和环境损失的必要性导致用各种添加剂（尤其是聚合物）修饰沥青粘合剂。成功的沥青修饰需要了解使用的沥青和所使用的聚合物的特征，以及聚合物修饰的沥青的最佳生产条件。本研究比较了利比亚使用的2种流行类型的聚合物（SBS和橡胶）。结果表明，与没有添加剂的沥青混合物相比，具有SBS和橡胶的沥青混合物改善了车辙％和稳定性。
创新/技术部署摘要 使用人工智能和机器学习评估路面标记
数据源包括 PathWeb，这是 TxDOT 和有权访问 TxDOTCONNECT 门户的机构可以使用的现成车道标记图像数据源。PathWeb 提供可连接到 GPS 位置的道路网络图像。其他来源包括使用安装在德克萨斯 A&M 交通研究所 (TTI) 车辆上的 GoPro 相机收集的嵌入 GPS 信息的图像，该车辆配置为模仿安装在 TxDOT 维护车辆上的相机的图像收集功能。
通过语义扩散综合模型增强路面裂纹分割，以进行战略道路评估
计算机辅助深度学习具有明显的高级道路裂纹细分。但是，由于注释图像有限，监督模型面临挑战。也缺乏重视从预测的面具中得出路面条件指数。本文介绍了一种新型的语义扩散合成模型，该模型从分割掩模创建合成裂纹图像。该模型根据体系结构的复杂性，噪声时间表和条件缩放进行了优化。最佳体系结构优于多个基准数据集的最先进的语义综合模型，展示了出色的图像质量评估指标。合成框架增加了这些数据集，从而导致分割模型具有显着提高的效率。这种方法在没有大量数据收集或注释的情况下增强了结果，从而解决了工程中的关键问题。最后，已经为自动化的端到端缺陷检测系统开发了精致的路面条件指数，从而促进了更有效的维护计划。
用于维护优化相互依存高速公路路面网络的多代理增强学习模型
（Durango-Cohen＆Sarutipand，2007; Hong＆Prozzi，2010; Yeo等，2010，2013; Z. Zhang等，2017）。相比之下，很少考虑人行道之间的相互依赖性，尤其是与道路功能相关的人。通常，路面网络中的相互依赖性可以是经济，随机或功能（Durango-Cohen＆Sarutipand，2007，2009）。eco-wimic依赖性（Durango-Cohen＆Sarutipand，2007，2009）。预算限制是路面管理领域经济相互依存的最常见例子，并且是网络级别M＆R决策中重要的考虑之一。随机依赖性发生在由于某些常见原因（例如，环境或交通负荷； Durango-Cohen＆Sarutipand，2007，2009）的情况下，组件的失败概率或组件的时间与时间之间相关。功能依赖性是指一个组件的功能取决于另一个组件的功能的情况（Durango-Cohen＆Sarutipand，2007，2009; Medury＆Madanat，2013）。在路面管理的背景下，功能依赖性来自道路网络的连通性以及驾驶员希望选择以最低旅行成本的路线的愿望。先前的研究表明，在工作区运营期间的车道关闭和由于维护不足而导致的铺路条件较差将导致交通延迟和车辆运营成本增加（VOC； Adeli＆Ghosh-Dastidar，2004； Adeli＆Jiang，2008; Santhtos et al。，2017）。因此，通过这些细分市场的路线上的旅行成本可能会增加，驾驶员可能会重新路由以避免高旅行成本细分市场，从而导致整个道路网络的交通流量重新分布（Guan等，2022； Uchida＆Kagaya，2006）。因此，一个细分市场的条件可能会影响另一个细分市场的交通水平，这将进一步影响该细分市场的路面性能和相应的M＆R策略（Durango-Cohen＆Sarutipand，2009）。相反，一个细分市场的M＆R决策也与网络中其他片段的状况有关。这表明路面段的功能依赖性。M＆R策略可能会阻碍有效的决策支持，因为管理过程中的重大收益和成本可以归因于连接系统段的相互依赖性（Durango-Cohen＆Sarutipand，2009年）。然而，现有的路面管理研究很少考虑道路细分之间的这种功能依赖性，并且缺乏定量理由来理性的阶段独立性假设。许多研究采用了两个阶段的自下而上（TSBU）框架，该框架首先确定每个细分市场的替代M＆R计划，