แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Determining road surface conditions using smartphone data

Organization : Kasetsart University. Faculty of Engineering

Organization : Prince of Songkhla University. College of Computing

Organization : Prince of Songkhla University. College of Computing

Organization : Mobinary Co.
Email : patiphol@mobinary.org
keyword: International Roughness Index
LCSH: Roads -- Surfaces
; Long short-term memory
Abstract: The road network infrastructure in Thailand is undergoing consistent and continual expansion annually. The importance of maintaining road surface in a good condition has become a vital concern due to the budget constraints and the road safety. One of the crucial tasks in maintaining roadways is the effective road monitoring system. The monitoring equipment such as laser profiler is costly, and the road authorities and municipalities usually do not have a sufficient budget to monitor their whole network. With the advancement of the internet of things (IoTs) device and the wide adoption of the smart phone, it is possible to collect several types of data at a low cost, such as speed, acceleration, location, and road surface images. This paper explores the possibility of using the smartphone to determine the road quality at the low cost. This study aims to develop a statistical model that can estimate the international roughness index (IRI) of the road surface using data collected from smartphones. The data in this study were collected using the smartphones installed inside the Department of Highway (DOH)'s survey vehicles. Fifty nine point six (59.6) km of IRI and acceleration data were collected in Nakhon Sawan. The Long short-term memory (LSTM) model was used to determine the relationship between the IRI and the acceleration collected from the smartphone. Models developed in this study can potentially contribute to comprehensively collecting IRI data at a reduced cost.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2023
Modified: 2023-09-06
Issued: 2023-09-06
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : ใน วิศวกรรมสถานแห่งประเทศไทย ในพระบรมราชูปถัมภ์ ร่วมกับ สาขาวิชาวิศวกรรมโยธาและสิ่งแวดล้อม คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์. การประชุมวิชาการวิศวกรรมโยธาแห่งชาติ ครั้งที่ 28 (NCCE 28) (TRL74). ภูเก็ต : มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 NCCE 28TRL74.pdf 1.72 MB
ใช้เวลา
0.036401 วินาที

Saroch Boonsiripant
Title Contributor Type
Barriers to the Implementation of the Shared Micro-Mobility services in a highly motorized context
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Saroch Boonsiripant;Worakanya Khankhokkruad;Peraphan Jittrapirom

บทความ/Article
National-scale level of service determining of urban streets using online traffic data
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Saroch Boonsiripant;Suphawut Malaikrisanachalee;Sorawit Supavetch;Akachai Preeda;Monthira Phamornmongkhonchai

บทความ/Article
Determining road surface conditions using smartphone data
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Saroch Boonsiripant;Kwankamon Dittakan;Korawit Prutsachainimmit;Patiphol Rujipattanapong

บทความ/Article
Kwankamon Dittakan
Title Contributor Type
Determining road surface conditions using smartphone data
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Saroch Boonsiripant;Kwankamon Dittakan;Korawit Prutsachainimmit;Patiphol Rujipattanapong

บทความ/Article
Korawit Prutsachainimmit
Title Contributor Type
Determining road surface conditions using smartphone data
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Saroch Boonsiripant;Kwankamon Dittakan;Korawit Prutsachainimmit;Patiphol Rujipattanapong

บทความ/Article
Patiphol Rujipattanapong
Title Contributor Type
Determining road surface conditions using smartphone data
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Saroch Boonsiripant;Kwankamon Dittakan;Korawit Prutsachainimmit;Patiphol Rujipattanapong

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,047
รวม 2,051 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 11,715 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 9 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 3 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 1 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 1 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 1 ครั้ง
รวม 11,730 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.101