nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Road maintenance has traditionally been a time consuming, expensive, and manual process. Timely maintenance of roads helps in lowering rehabilitation costs, accidents, environmental pollution, while facilitating increased connectivity, trade, and growth. Easily acquirable front-view scene images are seen to be used lately for infrastructure management and road maintenance as they provide quicker, low-cost, and flexible solutions. Such scene images can easily be acquired using standard commodity cameras. In this dissertation, machine learning based approaches have been developed to analyze front-view scene images for detecting cracks automatically on road surfaces across different locations and under various conditions. This work thus contributes toward automated approaches to detect different kinds of cracks on road surfaces, thereby proposing a low-cost solution to road maintenance practices. As a result, different components are developed in this work which are sketched together to form a Decision Support System for the task of crack detection. In this study primarily three algorithmic approaches have been developed. Firstly, an unsupervised graph-based hierarchical clustering technique for road area segmentation has been developed, thus helping in detecting the road area in scene images. Secondly, a classifier and superpixel based supervised learning approach consisting of systematically identifying relevant features for detecting superpixels containing cracks has been developed. Thirdly, an unsupervised learning approach consisting of Gamma Mixture Fuzzy Model based clustering technique and keypoint matching mechanisms have been designed in this work for detecting which road pixels are crack pixels in images. Finally, this study integrates the findings and approaches to propose a Decision Support System for crack detection on road surfaces of easily acquirable front-view scene images. Evaluations performed on an experimentally collected diverse front-view scene image dataset show promising results for crack detection using the developed approaches in this work.

N� de ref. del art�culo 9783736972582

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Computer Vision and Machine Learning in Sustainable Mobility: The Case of Road Surface Defects
Editor: Cuvillier
Fecha de publicaci�n: 2020
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 373697258X
ISBN 13: 9783736972582
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 210�mil�metros de ancho por 148 de alto por 11 de largo
Peso: 264 gramos

Acerca de

Sinopsis

Road maintenance has traditionally been a time consuming, expensive, and manual process. Timely maintenance of roads helps in lowering rehabilitation costs, accidents, environmental pollution, while facilitating increased connectivity, trade, and growth. Easily acquirable front-view scene images are seen to be used lately for infrastructure management and road maintenance as they provide quicker, low-cost, and flexible solutions. Such scene images can easily be acquired using standard commodity cameras. In this dissertation, machine learning based approaches have been developed to analyze front-view scene images for detecting cracks automatically on road surfaces across different locations and under various conditions. This work thus contributes toward automated approaches to detect different kinds of cracks on road surfaces, thereby proposing a low-cost solution to road maintenance practices. As a result, different components are developed in this work which are sketched together to form a Decision Support System for the task of crack detection. In this study primarily three algorithmic approaches have been developed. Firstly, an unsupervised graph-based hierarchical clustering technique for road area segmentation has been developed, thus helping in detecting the road area in scene images. Secondly, a classifier and superpixel based supervised learning approach consisting of systematically identifying relevant features for detecting superpixels containing cracks has been developed. Thirdly, an unsupervised learning approach consisting of Gamma Mixture Fuzzy Model based clustering technique and keypoint matching mechanisms have been designed in this work for detecting which road pixels are crack pixels in images. Finally, this study integrates the findings and approaches to propose a Decision Support System for crack detection on road surfaces of easily acquirable front-view scene images. Evaluations performed on an experimentally collected diverse front-view scene

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El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

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A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

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