Effect of Different Comouter vision Configurations on Estimating the Mechanical Properties of Asphalt Mixture
محل انتشار: کنفرانس بین المللی علوم و مهندسی
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 841
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICESCON01_0453
تاریخ نمایه سازی: 25 بهمن 1394
چکیده مقاله:
A non-contact computer vision methodology is utilized in this study for measuring and estimating the deformation and subsequently mechanical properties of asphalt mixture concrete including modulus of elasticity. Since traditional methods are time-consuming and need large amount of instruments the proposed methodology is capable of deformation measurement in an efficient and cost-effective way with accurate results. Two experiments with different photogrammetric configurations are conducted. A comparison study is performed to evaluate the efficiency, feasibility as well as the sensitivity of the proposed computer vision method. Statistical analysis such as calculation of the Absolute Average difference (AAD) and Root Mean Square Error (RMSE) shows no significant difference among the measured data obtained by the conventional methods such as Linear Variable Differential Transformer (LVDT) and the estimated data through the proposed computer vision method
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Vahid Abolhasannejad
School of Transportation, Southeast University, Nanjing, 610012, China Department of Civil Engineering, Birjand University of Technology, Birjand, 1911922191, Iran Department of Civil Engineering, The Catholic University of America, Washington, DC 60024,
Lu Sun
School of Transportation, Southeast University, Nanjing, 610012, China, School of Architecture and Civil Engineering, Xiamen University, Xiamen, China Department of Civil Engineering, The Catholic University of America, Washington, DC 60024, USA
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :