An Empirical Study to Estimate PCI Using Mobile Sensing and Artificial Intelligence

Abstract

تواجه هيئات المواصلات في فلسطين تحديًا كبيرا في التعامل مع البنية التحتية القديمة و خصوصا البنية التحتية الخاصة بالرصفات , حيث ان اعمار اغلب الطرق في فلسطين تتراوح ما بين 20-30 سنة وهذا العمر يعتبر العمر الافتراضي للطرق اما باقي الطرق فهي تعاني من نقص في المتابعة والإدارة لعمليات الصيانة .ان التوجه القائم والمستقبلي هو الحفاظ على الرصفات لكي توفر الأمان والراحة لنقل الناس والبضائع علاوة على ذلك، تكشف الإدارة الحالية أن النظام المستخدم غير مرن بما يكفي ليعكس الظروف المتغيرة و يبين أيضا ضعف المساعدة في اتخاذ قرارات الصيانة المناسبة. تهدف هذه الدراسة إلى بناء نظام متكامل لإدارة الأرصفة باستخدام اجهزة الاستشعار المدمجة في الهواتف الذكية لإنتاج طريقة ال Auto-phone لمسح الواقع و التنبؤ بنتائج PCI و انواع العيوب لهذا المقطع. تقدم هذه الدراسة نموذجًا للتنبؤ بنوع عيوب الاسفلت تلقائيًا ، كما تنفذ صيغة للتنبؤ بقيمة PCI من خلال جمع البيانات الميدانية باستخدام سيارة تحتوي على هاتف ذكي. ويضم النظام أيضا مجموعة من الأدوات لتيسير اتباع نهج أكثر مرونة يمكّن المستعملين من أداء المهام على نحو أكثر اقتصاديا وفعالية وذات نوعية أعلى. يتم عرض طريقة Auto-Phone لتسهيل اتخاذ القرار المناسب بالنسبةلصناع القرار. ويستند على التكامل المباشر بين قاعدة بيانات نظام إدارة الرصفات (PMS) المدمجة في برنامج مايكروسوفت إكسل و برنامج أورانج للتحليل الاحصائي من أجل استغلال قدرات كل حزمة على حدة بشكل كامل. تم اختبار نموذج Auto-phone) PMS-( بواسطة حالة دراسية تم فيها تغذية النظام بطرق معبدة بمجموع طول 40 كم للدراسة و 20 كم للاختبار من شبكة الطرق في مدينة نابلس. و اخيرا، تم اجراء الاختبارات اللازمة للتحقق من النماذج و المعادلات الناتجة و تم التاكد من صحتها و مطابقتها لحدود المقبول.