Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Maintenance of pavements is an important aspect for the road authorities all over the world. The first step towards maintenance is pavement evaluation. Pavement could be evaluated through different types of distress experienced, such as cracking, disintegration and surface deformation. Pavement surface distresses, such as cracks and pothole are visible imperfections on the surface of the pavements. At present, there are various methods for conducting distress surveys, recording and analysing distress survey data. Traditionally, pavement condition data are gathered by human inspectors who walk or drive along the road to assess the distresses and subsequently produce reports, but it is costly and time-consuming, and endangers the safety of the personnel involved. Also, the large differences exist between the actual condition and evaluation results because of the subjectivity of the evaluation process. This work proposed methodologies for automatic assessment of pavement surface distresses using geospatial tools and soft computing techniques.