ASAsense Documentation - Gebruikersbijdragen [nl]

PaveSense

2026-02-18T08:00:04Z

Thomas: /* Kwaliteitsindicatoren */

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''PaveSense -'' meetsysteem (eerder "Roads AI")]]
Het ''PaveSense'' - meetsysteem (eerder ''Roads AI)'' voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die werden opgemeten op het laatste moment dat het kalibratiemodel voor jouw gemeente werd hertrained. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

'''Opmerking:''' in ESRI shapefiles geldt een karakterlimiet van 10 tekens voor de parameters. Daarom werden de noscaling varianten hier aangeuid met "_ns" ipv "_noscaling".

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''eIRI (estimated [[wikipedia:International_roughness_index|international roughness index]]):''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
*[[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''Driving Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

*Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
*Driving Quality / IRI voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

==Convergentie==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

#Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
#Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
#Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
##De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
##De standaardafwijking op geluidsniveau van bepaalde frequentiebanden is < 4dB
##De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
#Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de eIRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. Het gemiddelde van eIRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de eIRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit [[Roads AI - IRI Correlation|een betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

==Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI & Driving Quality wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

==De Resultaten==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "PaveSense". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

*Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
*Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

*Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
*De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand ====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de Driving Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality (tegenwoordig hernoemd naar "Driving Quality") "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
# Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool
Op dit moment is het nog niet mogelijk voor de eindgebruiker om zelf filters op te slaan. Indien u een vergelijking in de tijd wilt uitvoeren, gelieve ons dan te contacteren en dan maken we onmiddellijk de nodige filters voor u aan.

===De tabelweergave===
[[Bestand:Tabelweergave met kaart.png|miniatuur|Tabelweergave met kaart]]
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision). Een preview van de weg of het wegsegment kan op een kaart weergegeven door op de ID te klikken. Dit kan zowel in straat- of satellietweergave.

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

===De exportmogelijkheden===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

PaveSense

2026-01-23T13:30:30Z

Thomas: /* Kwaliteitsindicatoren */

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''PaveSense -'' meetsysteem (eerder "Roads AI")]]
Het ''PaveSense'' - meetsysteem (eerder ''Roads AI)'' voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

'''Opmerking:''' in ESRI shapefiles geldt een karakterlimiet van 10 tekens voor de parameters. Daarom werden de noscaling varianten hier aangeuid met "_ns" ipv "_noscaling".

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''eIRI (estimated [[wikipedia:International_roughness_index|international roughness index]]):''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
*[[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''Driving Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

*Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
*Driving Quality / IRI voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

==Convergentie==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

#Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
#Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
#Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
##De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
##De standaardafwijking op geluidsniveau van bepaalde frequentiebanden is < 4dB
##De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
#Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de eIRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. Het gemiddelde van eIRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de eIRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit [[Roads AI - IRI Correlation|een betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

==Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI & Driving Quality wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

==De Resultaten==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "PaveSense". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

*Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
*Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

*Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
*De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand ====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de Driving Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality (tegenwoordig hernoemd naar "Driving Quality") "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
# Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool
Op dit moment is het nog niet mogelijk voor de eindgebruiker om zelf filters op te slaan. Indien u een vergelijking in de tijd wilt uitvoeren, gelieve ons dan te contacteren en dan maken we onmiddellijk de nodige filters voor u aan.

===De tabelweergave===
[[Bestand:Tabelweergave met kaart.png|miniatuur|Tabelweergave met kaart]]
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision). Een preview van de weg of het wegsegment kan op een kaart weergegeven door op de ID te klikken. Dit kan zowel in straat- of satellietweergave.

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

===De exportmogelijkheden===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

AMBIsense

2025-11-25T17:08:43Z

Thomas:

== Data formats ==
Within the AMBIsense solution, measurements of the 1/3 octaveband spectrum are performed. The results of these measurements can be exported in multiple formats:

* as a self explanatory CSV-table
* as either of the following very simple, yet efficient propriatairy binary formats:
** phen1 file: a very restrictive format, making small datasets available as small as possible, while maintaining random accessibility on row level
** as an [[ASAsense Binary Table (ABT) format|ABT]] file: fast and efficient random access (both on row and column level), binary table format

== Instant measurements ==
The AMBIsense-sensors can be confiured to send instant measurements to a dedicated MQTT-broker. These have the following structure:

* audio-measurements (8 messages / s):
** topic: /instant/<deviceName>/measurements
** payload: in mspack:
*** timestamp: float
*** dBA: float (sound level)
* classifications (frequency depends on model):
** topic: /instant/<deviceName>/classification/<modelId>/<modelVersion>
** payload: in msgpack:
*** timestamp: float
*** confidences: float[] for each class

AMBIsense

2025-11-25T17:07:53Z

Thomas: /* Instant measurements */

AMBIsense

2025-11-25T17:06:26Z

Thomas:

== Data formats ==
Within the AMBIsense solution, measurements of the 1/3 octaveband spectrum are performed. The results of these measurements can be exported in multiple formats:

* as a self explanatory CSV-table
* as either of the following very simple, yet efficient propriatairy binary formats:
** phen1 file: a very restrictive format, making small datasets available as small as possible, while maintaining random accessibility on row level
** as an [[ASAsense Binary Table (ABT) format|ABT]] file: fast and efficient random access (both on row and column level), binary table format

== Instant measurements ==
The AMBIsense-sensors can be confiured to send instant measurements to a dedicated MQTT-broker. These have the following structure:

* audio-measurements:
** topic: /instant/<deviceName>/measurements
** payload: in mspack:
*** timestamp: float
*** dBA: float (sound level)
* classificatiions:
** topic: /instant/<deviceName>/classification/<modelId>/<modelVersion>
** payload: in msgpack:
*** timestamp: float
*** confidences: float[] voor iedere ID (in ons geval: baclground en drone)

ASAsense Binary Table (ABT) format

2025-08-07T09:26:06Z

Thomas: /* Cli tool for ABT handling */

The ASAsense binary table format is an alternative for the CSV format, but for binary data with fixed row lengths. The structure is as follows:
{| class="wikitable"
|+
!name
!length (bytes)
!type
!allowed values
!explanation
|-
|file_type
|1
|u8
|1
|The internal number of the file type and version
|-
|n_cols
|4
|u32
|1-u32::max
|the amount of columns
|-
|col_widths
|4 x n_cols
|u32[n_cols]
|1-u32::max per column
|n_cols u32 integers describing the byte-width of the columns
|-
|metadata_length
|4
|u32
|0-u32::max
|the length of the metadata field (can be 0 if it needs to be skipped)
|-
|metadata
|metadata_length
|char[]
|string of fixed length (so no '\0' character to mark the end of the string)
|JSON-encoded metadata
|-
|data
|variable, until EOF
|byte[]
|any
|The actual data
|}
The JSON-metadata should be an object with the following structure
{| class="wikitable"
|+
!field
!required
!type
!explanation
|-
|n_rows
|false
|number
|The amount of rows in the file, if known upfront (can be omitted for streaming data)
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|columns
|true
|a list of column definition objects
|an list of objects describing the columns in more details (should have n_cols entries)
|-
|extra
|false
|JSON object
|a JSON object that can freely be specified
|}
A "column definition object" should have the following format
{| class="wikitable"
!field
!required
!type
!explanation
|-
|name
|false
|string
|an optional name of the column
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|datatype
|true
|string
|An identifier for the datatype of the column
|}
The datatype identifiers can be anything, but the following should at least be supported by the reader:
{| class="wikitable"
|+
!identifier
!description
|-
|utf8
|interpret the data as an UTF8-string (with fixed length, does not need to be terminated with '\0')
|-
|int
|interpret the data as signed integer
|-
|uint
|interpret the data as unsigned integer
|-
|float
|interpret as floating point data (only possible for 4 or 8 byte fields)
|-
|bool
|boolean value (0 = false, anything else = true)
|-
|numtype/div
|"div" should be replaced by any floating point number. The data is then first interpreted as "numtype" (int, uint or float) and then divided by "div". This is mainly useful for storing decimal numbers in integer fields.
|-
|unix_timestamp(numtype/div)
|Interprets the data as specified within brackets (so any numtype, with optional divider), but takes into account that it is a unix_timestamp (offset seconds since the Unix Epoch on January 1st, 1970 at UTC)
|}
Other, unknown datatype identifiers, should be treated as opaque binary data (bytes) by the reader.

== Common Extra Metadata fields ==
In many ABT files ASAsense uses, the following extra matadata fields will be found
{| class="wikitable"
|+
!Field name
!Field type
!Default value
!Description
|-
|sorted_by_timestamp
|bool
|true
|Indicates whether the data in the ABT file is sorted by timestamp (column 1)
|-
|frame_width_s
|float
|NaN
|Used to indicate the frame width of one sample (for example the sampling period or spectrogram frame width)
|-
|
|
|
|
|}

== Cli tool for ABT handling ==
To ease the use of the ABT format, a few precompiled binaries are available.

* Linux
** [http://asasense.com/abt-binaries/abt-cli-ubuntu-22.04-x86_64.zip Ubuntu 22.04 x86_64]
** [http://asasense.com/abt-binaries/abt-cli-ubuntu-20.04-x86_64.zip Ubuntu 20.04 x86_64]
* [http://asasense.com/abt-binaries/abt-cli-win11-x64.zip Windows 11 x64]
The MD5sums of the zipfiles is as follows.
adcd6a227861bb6b188ef8c5748faae8 abt-cli-ubuntu-20.04-x86_64.zip
6f4c63cbd7416ead026f170c97b3ab89 abt-cli-ubuntu-22.04-x86_64.zip
39db54827d2634262d9d666b4262b212 abt-cli-win11-x64.zip

ASAsense Binary Table (ABT) format

2025-08-05T22:55:22Z

Thomas: /* Cli tool for ABT handling */

The ASAsense binary table format is an alternative for the CSV format, but for binary data with fixed row lengths. The structure is as follows:
{| class="wikitable"
|+
!name
!length (bytes)
!type
!allowed values
!explanation
|-
|file_type
|1
|u8
|1
|The internal number of the file type and version
|-
|n_cols
|4
|u32
|1-u32::max
|the amount of columns
|-
|col_widths
|4 x n_cols
|u32[n_cols]
|1-u32::max per column
|n_cols u32 integers describing the byte-width of the columns
|-
|metadata_length
|4
|u32
|0-u32::max
|the length of the metadata field (can be 0 if it needs to be skipped)
|-
|metadata
|metadata_length
|char[]
|string of fixed length (so no '\0' character to mark the end of the string)
|JSON-encoded metadata
|-
|data
|variable, until EOF
|byte[]
|any
|The actual data
|}
The JSON-metadata should be an object with the following structure
{| class="wikitable"
|+
!field
!required
!type
!explanation
|-
|n_rows
|false
|number
|The amount of rows in the file, if known upfront (can be omitted for streaming data)
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|columns
|true
|a list of column definition objects
|an list of objects describing the columns in more details (should have n_cols entries)
|-
|extra
|false
|JSON object
|a JSON object that can freely be specified
|}
A "column definition object" should have the following format
{| class="wikitable"
!field
!required
!type
!explanation
|-
|name
|false
|string
|an optional name of the column
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|datatype
|true
|string
|An identifier for the datatype of the column
|}
The datatype identifiers can be anything, but the following should at least be supported by the reader:
{| class="wikitable"
|+
!identifier
!description
|-
|utf8
|interpret the data as an UTF8-string (with fixed length, does not need to be terminated with '\0')
|-
|int
|interpret the data as signed integer
|-
|uint
|interpret the data as unsigned integer
|-
|float
|interpret as floating point data (only possible for 4 or 8 byte fields)
|-
|bool
|boolean value (0 = false, anything else = true)
|-
|numtype/div
|"div" should be replaced by any floating point number. The data is then first interpreted as "numtype" (int, uint or float) and then divided by "div". This is mainly useful for storing decimal numbers in integer fields.
|-
|unix_timestamp(numtype/div)
|Interprets the data as specified within brackets (so any numtype, with optional divider), but takes into account that it is a unix_timestamp (offset seconds since the Unix Epoch on January 1st, 1970 at UTC)
|}
Other, unknown datatype identifiers, should be treated as opaque binary data (bytes) by the reader.

== Common Extra Metadata fields ==
In many ABT files ASAsense uses, the following extra matadata fields will be found
{| class="wikitable"
|+
!Field name
!Field type
!Default value
!Description
|-
|sorted_by_timestamp
|bool
|true
|Indicates whether the data in the ABT file is sorted by timestamp (column 1)
|-
|frame_width_s
|float
|NaN
|Used to indicate the frame width of one sample (for example the sampling period or spectrogram frame width)
|-
|
|
|
|
|}

== Cli tool for ABT handling ==
To ease the use of the ABT format, a few precompiled binaries are available.

* Linux
** [http://asasense.com/abt-binaries/abt-cli-ubuntu-22.04-x86_64.gz Ubuntu 22.04 x86_64]
** [http://asasense.com/abt-binaries/abt-cli-ubuntu-20.04-x86_64.gz Ubuntu 20.04 x86_64]
* [http://asasense.com/abt-binaries/abt-win11-x64.zip Windows 11 x64]

ASAsense Binary Table (ABT) format

2025-08-05T22:26:24Z

Thomas:

ASAsense Binary Table

2025-08-01T13:23:36Z

Thomas: Verwijst door naar ASAsense Binary Table (ABT) format

#REDIRECT [[ASAsense Binary Table (ABT) format]]

ASAsense Binary Table (ABT) format

2025-08-01T12:40:44Z

Thomas: /* Common Extra Metadata fields */

The ASAsense binary table format is an alternative for the CSV format, but for binary data with fixed row lengths. The structure is as follows:
{| class="wikitable"
|+
!name
!length (bytes)
!type
!allowed values
!explanation
|-
|file_type
|1
|u8
|1
|The internal number of the file type and version
|-
|n_cols
|4
|u32
|1-u32::max
|the amount of columns
|-
|col_widths
|4 x n_cols
|u32[n_cols]
|1-u32::max per column
|n_cols u32 integers describing the byte-width of the columns
|-
|metadata_length
|4
|u32
|0-u32::max
|the length of the metadata field (can be 0 if it needs to be skipped)
|-
|metadata
|metadata_length
|char[]
|string of fixed length (so no '\0' character to mark the end of the string)
|JSON-encoded metadata
|-
|data
|variable, until EOF
|byte[]
|any
|The actual data
|}
The JSON-metadata should be an object with the following structure
{| class="wikitable"
|+
!field
!required
!type
!explanation
|-
|n_rows
|false
|number
|The amount of rows in the file, if known upfront (can be omitted for streaming data)
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|columns
|true
|a list of column definition objects
|an list of objects describing the columns in more details (should have n_cols entries)
|-
|extra
|false
|JSON object
|a JSON object that can freely be specified
|}
A "column definition object" should have the following format
{| class="wikitable"
!field
!required
!type
!explanation
|-
|name
|false
|string
|an optional name of the column
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|datatype
|true
|string
|An identifier for the datatype of the column
|}
The datatype identifiers can be anything, but the following should at least be supported by the reader:
{| class="wikitable"
|+
!identifier
!description
|-
|utf8
|interpret the data as an UTF8-string (with fixed length, does not need to be terminated with '\0')
|-
|int
|interpret the data as signed integer
|-
|uint
|interpret the data as unsigned integer
|-
|float
|interpret as floating point data (only possible for 4 or 8 byte fields)
|-
|bool
|boolean value (0 = false, anything else = true)
|-
|numtype/div
|"div" should be replaced by any floating point number. The data is then first interpreted as "numtype" (int, uint or float) and then divided by "div". This is mainly useful for storing decimal numbers in integer fields.
|-
|unix_timestamp(numtype/div)
|Interprets the data as specified within brackets (so any numtype, with optional divider), but takes into account that it is a unix_timestamp (offset seconds since the Unix Epoch on January 1st, 1970 at UTC)
|}
Other, unknown datatype identifiers, should be treated as opaque binary data (bytes) by the reader.

=== Common Extra Metadata fields ===
In many ABT files ASAsense uses, the following extra matadata fields will be found
{| class="wikitable"
|+
!Field name
!Field type
!Default value
!Description
|-
|sorted_by_timestamp
|bool
|true
|Indicates whether the data in the ABT file is sorted by timestamp (column 1)
|-
|frame_width_s
|float
|NaN
|Used to indicate the frame width of one sample (for example the sampling period or spectrogram frame width)
|-
|
|
|
|
|}

ASAsense Binary Table (ABT) format

2025-07-31T14:51:09Z

Thomas:

The ASAsense binary table format is an alternative for the CSV format, but for binary data with fixed row lengths. The structure is as follows:
{| class="wikitable"
|+
!name
!length (bytes)
!type
!allowed values
!explanation
|-
|file_type
|1
|u8
|1
|The internal number of the file type and version
|-
|n_cols
|4
|u32
|1-u32::max
|the amount of columns
|-
|col_widths
|4 x n_cols
|u32[n_cols]
|1-u32::max per column
|n_cols u32 integers describing the byte-width of the columns
|-
|metadata_length
|4
|u32
|0-u32::max
|the length of the metadata field (can be 0 if it needs to be skipped)
|-
|metadata
|metadata_length
|char[]
|string of fixed length (so no '\0' character to mark the end of the string)
|JSON-encoded metadata
|-
|data
|variable, until EOF
|byte[]
|any
|The actual data
|}
The JSON-metadata should be an object with the following structure
{| class="wikitable"
|+
!field
!required
!type
!explanation
|-
|n_rows
|false
|number
|The amount of rows in the file, if known upfront (can be omitted for streaming data)
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|columns
|true
|a list of column definition objects
|an list of objects describing the columns in more details (should have n_cols entries)
|-
|extra
|false
|JSON object
|a JSON object that can freely be specified
|}
A "column definition object" should have the following format
{| class="wikitable"
!field
!required
!type
!explanation
|-
|name
|false
|string
|an optional name of the column
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|datatype
|true
|string
|An identifier for the datatype of the column
|}
The datatype identifiers can be anything, but the following should at least be supported by the reader:
{| class="wikitable"
|+
!identifier
!description
|-
|utf8
|interpret the data as an UTF8-string (with fixed length, does not need to be terminated with '\0')
|-
|int
|interpret the data as signed integer
|-
|uint
|interpret the data as unsigned integer
|-
|float
|interpret as floating point data (only possible for 4 or 8 byte fields)
|-
|bool
|boolean value (0 = false, anything else = true)
|-
|numtype/div
|"div" should be replaced by any floating point number. The data is then first interpreted as "numtype" (int, uint or float) and then divided by "div". This is mainly useful for storing decimal numbers in integer fields.
|-
|unix_timestamp(numtype/div)
|Interprets the data as specified within brackets (so any numtype, with optional divider), but takes into account that it is a unix_timestamp (offset seconds since the Unix Epoch on January 1st, 1970 at UTC)
|}
Other, unknown datatype identifiers, should be treated as opaque binary data (bytes) by the reader.

=== Common Extra Metadata fields ===
In many ABT files ASAsense uses, the following extra matadata fields will be found
{| class="wikitable"
|+
!Field name
!Field type
!Default value
!Description
|-
|sorted_by_timestamp
|bool
|true
|Indicates whether the data in the ABT file is sorted by timestamp (column 1)
|-
|
|
|
|
|-
|
|
|
|
|}

PaveSense

2025-07-04T07:15:39Z

Thomas: /* Kwaliteitsindicatoren */

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''PaveSense -'' meetsysteem (eerder "Roads AI")]]
Het ''PaveSense'' - meetsysteem (eerder ''Roads AI)'' voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

'''Opmerking:''' in ESRI shapefiles geldt een karakterlimiet van 10 tekens voor de parameters. Daarom werden de noscaling varianten hier aangeuid met "_ns" ipv "_noscaling".

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''eIRI (estimated [[wikipedia:International_roughness_index|international roughness index]]):''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
*[[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''Driving Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

*Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
*Driving Quality / IRI voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

==Convergentie==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

#Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
#Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
#Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
##De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
##De standaardafwijking op geluidsniveau van bepaalde frequentiebanden is < 4dB
##De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
#Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de eIRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. Het gemiddelde van eIRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de eIRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit [[Roads AI - IRI Correlation|een betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

==Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI & Driving Quality wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

==De Resultaten==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "PaveSense". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

*Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
*Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

*Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
*De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand ====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de IRI Ride Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
# Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool
Op dit moment is het nog niet mogelijk voor de eindgebruiker om zelf filters op te slaan. Indien u een vergelijking in de tijd wilt uitvoeren, gelieve ons dan te contacteren en dan maken we onmiddellijk de nodige filters voor u aan.

===De tabelweergave===
[[Bestand:Tabelweergave met kaart.png|miniatuur|Tabelweergave met kaart]]
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision). Een preview van de weg of het wegsegment kan op een kaart weergegeven door op de ID te klikken. Dit kan zowel in straat- of satellietweergave.

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

===De exportmogelijkheden===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

ASAsense Binary Table (ABT) format

2025-05-12T15:37:55Z

Thomas:

ASAsense Binary Table (ABT) format

2025-02-05T12:55:54Z

Thomas:

The ASAsense binary table format is an alternative for the CSV format, but for binary data with fixed row lengths. The structure is as follows:
{| class="wikitable"
|+
!name
!length (bytes)
!type
!allowed values
!explanation
|-
|file_type
|1
|u8
|1
|The internal number of the file type and version
|-
|n_cols
|4
|u32
|1-u32::max
|the amount of headers
|-
|col_widths
|4 x n_cols
|u32[n_cols]
|1-u32::max per column
|n_cols u32 integers describing the byte-width of the columns
|-
|metadata_length
|4
|u32
|0-u32::max
|the length of the metadata field (can be 0 if it needs to be skipped)
|-
|metadata
|metadata_length
|char[]
|string of fixed length (so no '\0' character to mark the end of the string)
|JSON-encoded metadata
|-
|data
|variable, until EOF
|byte[]
|any
|The actual data
|}
The JSON-metadata should be an object with the following structure
{| class="wikitable"
|+
!field
!required
!type
!explanation
|-
|n_rows
|false
|number
|The amount of rows in the file, if known upfront (can be omitted for streaming data)
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|columns
|true
|a list of column definition objects
|an list of objects describing the columns in more details (should have n_cols entries)
|-
|extra
|false
|JSON object
|a JSON object that can freely be specified
|}
A "column definition object" should have the following format
{| class="wikitable"
!field
!required
!type
!explanation
|-
|name
|false
|string
|an optional name of the column
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|datatype
|true
|string
|An identifier for the datatype of the column
|}
The datatype identifiers can be anything, but the following should at least be supported by the reader:
{| class="wikitable"
|+
!identifier
!description
|-
|utf8
|interpret the data as an UTF8-string (with fixed length, does not need to be terminated with '\0')
|-
|int
|interpret the data as signed integer
|-
|uint
|interpret the data as unsigned integer
|-
|float
|interpret as floating point data (only possible for 4 or 8 byte fields)
|-
|bool
|boolean value (0 = false, anything else = true)
|-
|numtype/div
|"div" should be replaced by any floating point number. The data is then first interpreted as "numtype" (int, uint or float) and then divided by "div". This is mainly useful for storing decimal numbers in integer fields.
|-
|unix_timestamp(numtype/div)
|Interprets the data as specified within brackets (so any numtype, with optional divider), but takes into account that it is a unix_timestamp (offset seconds since the Unix Epoch on January 1st, 1970 at UTC)
|}
Other, unknown datatype identifiers, should be treated as opaque binary data (bytes) by the reader.

Roads AI - IRI Correlation

2024-10-10T15:22:28Z

Thomas:

[[Bestand:IRI ASAsense vs IRI reference.png|miniatuur|eIRI ASAsense vs IRI reference]]
De eIRI-waarden van ASAsense worden berekend op basis van het wegprofiel dat wordt opgemeten aan de hand van de accelerometer in de sensorbox. We combineren hierbij de metingen van de verschillende passages en nemen daarbij de 85-ste percentiel van IRI (over de geselecteerde passages) van alle passages die voldoen aan het [[Roads AI#Convergentie|convergentiecriterium]]. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit een betere correlatie geeft met referentie data.

De correlatie werd gedaan met behulp van referentiedata die we van de haven van Antwerpen mochten ontvangen. Met behulp van enkele correcties voor de GPS-drift merken we een correlatie (R² factor) van 67% op. Gezien het feit dat we meten na de demping van de wagen, over verschillende passages heen, terwijl de referentiedata eenmalig wordt opgemaakt en telkens langs één zijde van de wagen, beschouwen we dit als een redelijke goede correlatiefactor. Belangrijker nog is echter wat het effect is op de analyse. Zoals u in de afbeelding hiernaast kan zien worden de hoge pieken afgevlakt, maar is er verder een zeer goede gelijkenis tussen de referentiedata en de ASAsense data. De slechtere wegen in de referentiedata komen ook in de ASAsense data terug als slecht, de goede als goede.
[[Bestand:IRI ASAsense vs PoA distribution.png|miniatuur|eIRI ASAsense t.o.v. PoA distributie]]
Als we de totale distributie van de data bekijken zien we ook een zeer sterke overeenkomst.

ASAsense Binary Table (ABT) format

2024-10-05T07:37:10Z

Thomas:

The ASAsense binary table format is an alternative for the CSV format, but for binary data with fixed row lengths. The structure is as follows:
{| class="wikitable"
|+
!name
!length (bytes)
!type
!allowed values
!explanation
|-
|file_type
|1
|u8
|1
|The internal number of the file type and version
|-
|n_cols
|4
|u32
|1-u32::max
|the amount of headers
|-
|col_widths
|4 x n_cols
|u32[n_cols]
|1-u32::max per column
|n_cols u32 integers describing the byte-width of the columns
|-
|metadata_length
|4
|u32
|0-u32::max
|the length of the metadata field (can be 0 is it needs to be skipped)
|-
|metadata
|metadata_length
|char[]
|string of fixed length (so no '\0' character to mark the end of the string)
|JSON-encoded metadata
|-
|data
|variable, until EOF
|byte[]
|any
|The actual data
|}
The JSON-metadata should be an object with the following structure
{| class="wikitable"
|+
!field
!required
!type
!explanation
|-
|n_rows
|false
|number
|The amount of rows in the file, if known upfront (can be omitted for streaming data)
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|columns
|true
|a list of column definition objects
|an list of objects describing the columns in more details (should have n_cols entries)
|-
|extra
|false
|JSON object
|a JSON object that can freely be specified
|}
A "column definition object" should have the following format
{| class="wikitable"
!field
!required
!type
!explanation
|-
|name
|false
|string
|an optional name of the column
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|datatype
|true
|string
|An identifier for the datatype of the column
|}
The datatype identifiers can be anything, but the following should at least be supported by the reader:
{| class="wikitable"
|+
!identifier
!description
|-
|utf8
|interpret the data as an UTF8-string (with fixed length, does not need to be terminated with '\0')
|-
|int
|interpret the data as signed integer
|-
|uint
|interpret the data as unsigned integer
|-
|float
|interpret as floating point data (only possible for 4 or 8 byte fields)
|-
|bool
|boolean value (0 = false, anything else = true)
|-
|numtype/div
|"div" should be replaced by any floating point number. The data is then first interpreted as "numtype" (int, uint or float) and then divided by "div". This is mainly useful for storing decimal numbers in integer fields.
|-
|unix_timestamp(numtype/div)
|Interprets the data as specified within brackets (so any numtype, with optional divider), but takes into account that it is a unix_timestamp (offset seconds since the Unix Epoch on January 1st, 1970 at UTC)
|}
Other, unknown datatype identifiers, should be treated as opaque binary data (bytes) by the reader.

ASAsense Binary Table (ABT) format

2024-10-05T07:35:24Z

Thomas:

ASAsense Binary Table (ABT) format

2024-10-05T07:31:02Z

Thomas:

ASAsense Binary Table (ABT) format

2024-10-05T07:29:06Z

Thomas: Removed UnixTimestamp datatype

ASAsense Binary Table (ABT) format

2024-10-04T11:37:09Z

Thomas:

The ASAsense binary table format is an alternative for the CSV format, but for binary data with fixed row lengths. The structure is as follows:
{| class="wikitable"
|+
!name
!length (bytes)
!type
!allowed values
!explanation
|-
|file_type
|1
|u8
|1
|The internal number of the file type and version
|-
|n_cols
|4
|u32
|1-u32::max
|the amount of headers
|-
|col_widths
|4 x n_cols
|u32[n_cols]
|1-u32::max per column
|n_cols u32 integers describing the byte-width of the columns
|-
|metadata_length
|4
|u32
|0-u32::max
|the length of the metadata field (can be 0 is it needs to be skipped)
|-
|metadata
|metadata_length
|char[]
|string of fixed length (so no '\0' character to mark the end of the string)
|JSON-encoded metadata
|-
|data
|variable, until EOF
|byte[]
|any
|The actual data
|}
The JSON-metadata should be an object with the following structure
{| class="wikitable"
|+
!field
!required
!type
!explanation
|-
|n_rows
|false
|number
|The amount of rows in the file, if known upfront (can be omitted for streaming data)
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|columns
|true
|a list of column definition objects
|an list of objects describing the columns in more details (should have n_cols entries)
|-
|extra
|false
|JSON object
|a JSON object that can freely be specified
|}
A "column definition object" should have the following format
{| class="wikitable"
!field
!required
!type
!explanation
|-
|name
|false
|string
|an optional name of the column
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|datatype
|true
|string
|An identifier for the datatype of the column
|}
The datatype identifiers can be anything, but the following should at least be supported by the reader:
{| class="wikitable"
|+
!identifier
!description
|-
|utf8
|interpret the data as an UTF8-string (with fixed length, does not need to be terminated with '\0')
|-
|int
|interpret the data as signed integer
|-
|uint
|interpret the data as unsigned integer
|-
|float
|interpret as floating point data (only possible for 4 or 8 byte fields)
|-
|numtype/div
|"div" should be replaced by any floating point number. The data is then first interpreted as "numtype" (int, uint or float) and then divided by "div". This is mainly useful for storing decimal numbers in integer fields.
|-
|unix_timestamp
|Interprets the data as "uint" , but takes into account that it is a unix_timestamp (offset seconds since the Unix Epoch on January 1st, 1970 at UTC)
|-
|bool
|boolean value (0 = false, anything else = true)
|}
Other, unknown datatype identifiers, should be treated as opaque binary data (bytes) by the reader.<blockquote></blockquote>

ASAsense Binary Table (ABT) format

2024-10-04T11:26:56Z

Thomas:

ASAsense Binary Table (ABT) format

2024-10-04T11:26:44Z

Thomas:

ASAsense Binary Table (ABT) format

2024-10-04T11:26:10Z

Thomas:

ASAsense Binary Table (ABT) format

2024-10-04T10:54:31Z

Thomas:

ASAsense Binary Table (ABT) format

2024-10-04T10:53:30Z

Thomas:

The ASAsense binary table format is an alternative for the CSV format, but for binary data. The structure is as follows:
{| class="wikitable"
|+
!name
!length (bytes)
!type
!allowed values
!explanation
|-
|file_type
|1
|u8
|1
|The internal number of the file type and version
|-
|n_cols
|1
|u8
|1-255
|the amount of headers
|-
|col_widths
|1 x n_cols
|u8[n_cols]
|1-255 per column
|n_cols u8 integers describing the byte-width of the columns
|-
|metadata
|until '\0'
|char[]
|C-style string (ends when '\0' character is encountered, encoded in UTF8)
|JSON-encoded metadata
|-
|data
|variable, until EOF
|byte[]
|any
|The actual data
|}
The JSON-metadata should be an object with the following structure
{| class="wikitable"
|+
!field
!required
!type
!explanation
|-
|n_rows
|false
|number
|The amount of rows in the file, if known upfront (can be omitted for streaming data)
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|columns
|true
|a list of column definition objects
|an list of objects describing the columns in more details (should have n_cols entries)
|}
A "column definition object" should have the following format
{| class="wikitable"
!field
!required
!type
!explanation
|-
|name
|false
|string
|an optional name of the column
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|datatype
|true
|string
|An identifier for the datatype of the column
|}
The datatype identifiers can be anything, but the following should at least be supported by the reader:
{| class="wikitable"
|+
!identifier
!description
|-
|utf8
|interpret the data as an UTF8-string (with fixed length, does not need to be terminated with '\0')
|-
|int
|interpret the data as signed integer
|-
|uint
|interpret the data as unsigned integer
|-
|float
|interpret as floating point data (only possible for 4 or 8 byte fields)
|-
|numtype/div
|"div" should be replaced by any floating point number. The data is then first interpreted as "numtype" (int, uint or float) and then divided by "div". This is mainly useful for storing decimal numbers in integer fields.
|-
|unix_timestamp
|Interprets the data as "uint" , but takes into account that it is a unix_timestamp (offset seconds since the Unix Epoch on January 1st, 1970 at UTC)
|-
|bool
|boolean value (0 = false, anything else = true)
|}
Other, unknown datatype identifiers, should be treated as opaque binary data (bytes) by the reader.<blockquote></blockquote>

AMBIsense

2024-10-04T10:44:08Z

Thomas: Nieuwe pagina aangemaakt met '== Data formats == Within the AMBIsense solution, measurements of the 1/3 octaveband spectrum are performed. The results of these measurements can be exported in multiple formats: * as a self explanatory CSV-table * as either of the following very simple, yet efficient propriatairy binary formats: ** phen1 file: a very restrictive format, making small datasets available as small as possible, while maintaining random accessibility on row level ** as an ASAse...'

ASAsense Binary Table (ABT) format

2024-10-04T10:42:26Z

Thomas: Nieuwe pagina aangemaakt met 'floatThe ASAsense binary table format is an alternative for the CSV format, but for binary data. The structure is as follows: {| class="wikitable" |+ !name !length (bytes) !type !allowed values !explanation |- |file_type |1 |u8 |1 |The internal number of the file type and version |- |n_cols |1 |u8 |1-255 |the amount of headers |- |col_widths |1 x n_cols |u8[n_cols] |1-255 per column |n_cols u8 integers describing the byte-width of the columns |- |metadata |unt...'

floatThe ASAsense binary table format is an alternative for the CSV format, but for binary data. The structure is as follows:
{| class="wikitable"
|+
!name
!length (bytes)
!type
!allowed values
!explanation
|-
|file_type
|1
|u8
|1
|The internal number of the file type and version
|-
|n_cols
|1
|u8
|1-255
|the amount of headers
|-
|col_widths
|1 x n_cols
|u8[n_cols]
|1-255 per column
|n_cols u8 integers describing the byte-width of the columns
|-
|metadata
|until '\0'
|char[]
|C-style string (ends when '\0' character is encountered, encoded in UTF8)
|JSON-encoded metadata
|-
|data
|variable, until EOF
|byte[]
|any
|The actual data
|}
The JSON-metadata should be an object with the following structure
{| class="wikitable"
|+
!field
!required
!type
!explanation
|-
|n_rows
|false
|number
|The amount of rows in the file, if known upfront (can be omitted for streaming data)
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|columns
|true
|a list of column definition objects
|an list of objects describing the columns in more details (should have n_cols entries)
|}
A "column definition object" should have the following format
{| class="wikitable"
!field
!required
!type
!explanation
|-
|name
|false
|string
|an optional name of the column
|-
|comment
|false
|string
|a free string
|-
|datatype
|true
|string
|An identifier for the datatype of the column
|}
The datatype identifiers can be anything, but the following should at least be supported by the reader:
{| class="wikitable"
|+
!identifier
!description
|-
|utf8
|interpret the data as an UTF8-string (with fixed length, does not need to be terminated with '\0')
|-
|int
|interpret the data as signed integer
|-
|uint
|interpret the data as unsigned integer
|-
|float
|interpret as floating point data (only possible for 4 or 8 byte fields)
|-
|numtype/div
|"div" should be replaced by any floating point number. The data is then first interpreted as "numtype" (int, uint or float) and then divided by "div". This is mainly useful for storing decimal numbers in integer fields.
|-
|unix_timestamp
|Interprets the data as "uint" , but takes into account that it is a unix_timestamp (offset seconds since the Unix Epoch on January 1st, 1970 at UTC)
|-
|bool
|boolean value (0 = false, anything else = true)
|}
Other, unknown datatype identifiers, should be treated as opaque binary data (bytes) by the reader.<blockquote></blockquote>

Hoofdpagina

2024-10-04T09:13:51Z

Thomas:

Welkom op de documentatiesite van ASAsense. Hier vindt u alle nodige informatie voor het gebruik van de ASAsense toepassingen.

== [[PaveSense|PAVEsense]] ==

# [[Roads AI#Inleiding|Inleiding]]
# [[Roads AI#Kwaliteitsindicatoren|Kwaliteitsindicatoren]]
# [[Roads AI#Convergentie|Convergentie]]
# [[Roads AI#Automatische_kalibratie_en_verwachte_termijn_voor_het_beschikbaar_komen_van_nieuwe_data|Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data]]
# [[Roads AI#De_Resultaten|De Resultaten]]

== [[AMBIsense]] ==

PaveSense

2024-10-04T09:12:19Z

Thomas: /* Inleiding */

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''PaveSense -'' meetsysteem (eerder "Roads AI")]]
Het ''PaveSense'' - meetsysteem (eerder ''Roads AI)'' voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

'''Opmerking:''' in ESRI shapefiles geldt een karakterlimiet van 10 tekens voor de parameters. Daarom werden de noscaling varianten hier aangeuid met "_ns" ipv "_noscaling".

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''[[wikipedia:International_roughness_index|IRI (international roughness index)]]:''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
* [[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''Driving Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

* Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
* Driving Quality / IRI voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

== Convergentie ==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

# Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
# Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
# Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
## De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
## De standaardafwijking op geluidsniveau van bepaalde frequentiebanden is < 4dB
## De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
# Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de IRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. De 85-ste percentiel van IRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de IRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit [[Roads AI - IRI Correlation|een betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

== Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data ==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI & Driving Quality wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

== De Resultaten ==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "PaveSense". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

* Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
* Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

* Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
* De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters ====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de IRI Ride Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
#Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool
Op dit moment is het nog niet mogelijk voor de eindgebruiker om zelf filters op te slaan. Indien u een vergelijking in de tijd wilt uitvoeren, gelieve ons dan te contacteren en dan maken we onmiddellijk de nodige filters voor u aan.

=== De tabelweergave ===
[[Bestand:Tabelweergave met kaart.png|miniatuur|Tabelweergave met kaart]]
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision). Een preview van de weg of het wegsegment kan op een kaart weergegeven door op de ID te klikken. Dit kan zowel in straat- of satellietweergave.

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

=== De exportmogelijkheden ===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

Hoofdpagina

2024-10-04T09:12:02Z

Thomas: /* Roads AI */

Welkom op de documentatiesite van ASAsense. Hier vindt u alle nodige informatie voor het gebruik van de ASAsense toepassingen.

== [[PaveSense]] ==

# [[Roads AI#Inleiding|Inleiding]]
# [[Roads AI#Kwaliteitsindicatoren|Kwaliteitsindicatoren]]
# [[Roads AI#Convergentie|Convergentie]]
# [[Roads AI#Automatische_kalibratie_en_verwachte_termijn_voor_het_beschikbaar_komen_van_nieuwe_data|Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data]]
# [[Roads AI#De_Resultaten|De Resultaten]]

PaveSense

2024-10-04T09:10:35Z

Thomas:

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''PaveSense -'' meetsysteem (eerder "Roads AI")]]
Het ''PaveSense'' - meetsysteem voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

'''Opmerking:''' in ESRI shapefiles geldt een karakterlimiet van 10 tekens voor de parameters. Daarom werden de noscaling varianten hier aangeuid met "_ns" ipv "_noscaling".

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''[[wikipedia:International_roughness_index|IRI (international roughness index)]]:''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
* [[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''Driving Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

* Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
* Driving Quality / IRI voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

== Convergentie ==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

# Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
# Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
# Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
## De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
## De standaardafwijking op geluidsniveau van bepaalde frequentiebanden is < 4dB
## De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
# Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de IRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. De 85-ste percentiel van IRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de IRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit [[Roads AI - IRI Correlation|een betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

== Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data ==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI & Driving Quality wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

== De Resultaten ==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "PaveSense". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

* Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
* Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

* Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
* De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters ====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de IRI Ride Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
#Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool
Op dit moment is het nog niet mogelijk voor de eindgebruiker om zelf filters op te slaan. Indien u een vergelijking in de tijd wilt uitvoeren, gelieve ons dan te contacteren en dan maken we onmiddellijk de nodige filters voor u aan.

=== De tabelweergave ===
[[Bestand:Tabelweergave met kaart.png|miniatuur|Tabelweergave met kaart]]
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision). Een preview van de weg of het wegsegment kan op een kaart weergegeven door op de ID te klikken. Dit kan zowel in straat- of satellietweergave.

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

=== De exportmogelijkheden ===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

Hoofdpagina

2024-10-04T09:09:33Z

Thomas: /* Roads AI */

Welkom op de documentatiesite van ASAsense. Hier vindt u alle nodige informatie voor het gebruik van de ASAsense toepassingen.

== [[PaveSense|Roads AI]] ==

# [[Roads AI#Inleiding|Inleiding]]
# [[Roads AI#Kwaliteitsindicatoren|Kwaliteitsindicatoren]]
# [[Roads AI#Convergentie|Convergentie]]
# [[Roads AI#Automatische_kalibratie_en_verwachte_termijn_voor_het_beschikbaar_komen_van_nieuwe_data|Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data]]
# [[Roads AI#De_Resultaten|De Resultaten]]

Roads AI

2024-10-04T09:09:09Z

Thomas: Thomas heeft pagina Roads AI hernoemd naar PaveSense

#DOORVERWIJZING [[PaveSense]]

PaveSense

2024-10-04T09:09:09Z

Thomas: Thomas heeft pagina Roads AI hernoemd naar PaveSense

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''Roads AI -'' meetsysteem]]
Het ''Roads AI'' - meetsysteem voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

'''Opmerking:''' in ESRI shapefiles geldt een karakterlimiet van 10 tekens voor de parameters. Daarom werden de noscaling varianten hier aangeuid met "_ns" ipv "_noscaling".

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''[[wikipedia:International_roughness_index|IRI (international roughness index)]]:''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
* [[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''Driving Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

* Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
* Driving Quality / IRI voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

== Convergentie ==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

# Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
# Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
# Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
## De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
## De standaardafwijking op geluidsniveau van bepaalde frequentiebanden is < 4dB
## De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
# Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de IRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. De 85-ste percentiel van IRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de IRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit [[Roads AI - IRI Correlation|een betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

== Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data ==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI & Driving Quality wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

== De Resultaten ==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "Roads AI". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

* Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
* Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

* Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
* De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters ====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de IRI Ride Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
#Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool
Op dit moment is het nog niet mogelijk voor de eindgebruiker om zelf filters op te slaan. Indien u een vergelijking in de tijd wilt uitvoeren, gelieve ons dan te contacteren en dan maken we onmiddellijk de nodige filters voor u aan.

=== De tabelweergave ===
[[Bestand:Tabelweergave met kaart.png|miniatuur|Tabelweergave met kaart]]
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision). Een preview van de weg of het wegsegment kan op een kaart weergegeven door op de ID te klikken. Dit kan zowel in straat- of satellietweergave.

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

=== De exportmogelijkheden ===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

Roads AI - Export Formats

2024-08-30T16:25:02Z

Thomas: Nieuwe pagina aangemaakt met 'Roads AI data kan geëxporteerd worden in CSV en ESRI Shapefile formaat via het portaal. Hieronder vindt u een lijst met de betekenis van alle velden. We refereren geregeld naar de SCCR indicatoren. Dat zijn de relatieve indicatoren macro1, macro2, mega1, mega2 en waviness. Voor informatie betreffende de interpretatie van de indicatoren en convergentiecriteria, zie Roads AI#:~:text%3Dstukken%20weg%20afgebeeld.-%2CKwaliteitsindicatoren%2Cbrontekst%20bewerke...'

Roads AI data kan geëxporteerd worden in CSV en ESRI Shapefile formaat via het portaal. Hieronder vindt u een lijst met de betekenis van alle velden.

We refereren geregeld naar de SCCR indicatoren. Dat zijn de relatieve indicatoren macro1, macro2, mega1, mega2 en waviness.

Voor informatie betreffende de interpretatie van de indicatoren en convergentiecriteria, zie [[Roads AI#:~:text%3Dstukken%20weg%20afgebeeld.-%2CKwaliteitsindicatoren%2Cbrontekst%20bewerken%2C-Aan%20de%20basis|Roads AI]]
{| class="wikitable"
|+
!Veldnaam CSV
!Betekenis
|-
|recipe_id
|De versie van de software die gebruikt is voor de export. Alle data binnen dezelfde recipe_id zijn vergelijkbaar. SCCR indicatoren zijn niet vergelijkbaar wanneer het recipe_id verschilt.
|-
|gen_date
|De datum waarop de export plaatsvond
|-
|month
|De maand waarop de data betrekking heeft
|-
|segment_id
|Het interne ID van het betreffende wegsegment
|-
|road_name
|De naam van de weg, indien deze bestaat en gekend is door het systeem
|-
|sccr_first
|De datum van de oudste meting gebruikt voor het bepalen van de SCCR indicatoren
|-
|sccr_last
|De datum van de recentste meting gebruikt voor het bepalen van de SCCR indicatoren
|-
|sccr_conv
|Zijn de SCCR waarden geconvergeerd?
|-
|v_85_kmh
|De referentiesnelheid (85e percentiel van de opgemeten snelheden)
|-
|macro1
|Macro1 indicator
|-
|macro2
|Macro2 indicator
|-
|mega1
|Mega1 indicator
|-
|mega2
|Mega2 indicator
|-
|waviness
|Waviness indicator
|-
|macro1_ns
|Macro1 indicator - non scaled
|-
|macro2_ns
|Macro2 indicator - non scaled
|-
|mega1_ns
|Mega1 indicator - non scaled
|-
|mega2_ns
|Mega2 indicator - non scaled
|-
|wavi_ns
|Waviness indicator - non scaled
|-
|iri_first
|De datum van de oudste meting gebruikt voor het bepalen van de IRI indicator
|-
|iri_last
|De datum van de recentste meting gebruikt voor het bepalen van de IRI indicator
|-
|iri_conv
|Zijn de IRI metingen geconvergeerd?
|-
|iri_min
|De minimaal opgemeten IRI
|-
|iri_50perc
|Het 50e percentiel van de IRI metingen
|-
|iri_85perc
|Het 85e percentiel van de IRI metingen
|-
|iri_max
|De grootste opgemeten IRI waarde
|-
|iri_avg
|De gemiddelde IRI waarde
|-
|iri_sterr
|De standaardafwijking op de opgemeten IRI waarden
|-
|iri_rq
|De driving quality (van Poor naar Very Good)
|-
|iri_rq_int
|De driving quality (van 1 tot 5, met 1 Poor en 5 Very Good)
|-
|surf_conv
|Zijn de bepalingen van het oppervlak geconvergeerd?
|-
|surf_best
|Meest waarschijnlijk ingeschatte oppervlaktetype
|-
|surf_src
|De bron die werd gebruikt voor de bepaling van het type oppervlakte '''(TODO: betekenis bronnen documenteren)'''
|-
|geometry
|De geomtrie van het wegsegment, in [[wikipedia:Well-known_text_representation_of_geometry|WKT]]
|-
|authority
|De wegbeheerder verantwoordelijk voor dit wegsegment
|}

PaveSense

2024-08-30T13:23:26Z

Thomas: /* Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data */

PaveSense

2024-08-30T13:20:41Z

Thomas: /* Convergentie */

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''Roads AI -'' meetsysteem]]
Het ''Roads AI'' - meetsysteem voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

'''Opmerking:''' in ESRI shapefiles geldt een karakterlimiet van 10 tekens voor de parameters. Daarom werden de noscaling varianten hier aangeuid met "_ns" ipv "_noscaling".

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''[[wikipedia:International_roughness_index|IRI (international roughness index)]]:''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
* [[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''Driving Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

* Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
* Driving Quality / IRI voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

== Convergentie ==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

# Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
# Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
# Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
## De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
## De standaardafwijking op geluidsniveau van bepaalde frequentiebanden is < 4dB
## De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
# Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de IRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. De 85-ste percentiel van IRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de IRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit [[Roads AI - IRI Correlation|een betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

== Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data ==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI (Ride Quality) wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

== De Resultaten ==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "Roads AI". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

* Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
* Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

* Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
* De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters ====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de IRI Ride Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
#Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool
Op dit moment is het nog niet mogelijk voor de eindgebruiker om zelf filters op te slaan. Indien u een vergelijking in de tijd wilt uitvoeren, gelieve ons dan te contacteren en dan maken we onmiddellijk de nodige filters voor u aan.

=== De tabelweergave ===
[[Bestand:Tabelweergave met kaart.png|miniatuur|Tabelweergave met kaart]]
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision). Een preview van de weg of het wegsegment kan op een kaart weergegeven door op de ID te klikken. Dit kan zowel in straat- of satellietweergave.

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

=== De exportmogelijkheden ===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

PaveSense

2024-08-30T13:18:55Z

Thomas: /* Kwaliteitsindicatoren */

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''Roads AI -'' meetsysteem]]
Het ''Roads AI'' - meetsysteem voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

'''Opmerking:''' in ESRI shapefiles geldt een karakterlimiet van 10 tekens voor de parameters. Daarom werden de noscaling varianten hier aangeuid met "_ns" ipv "_noscaling".

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''[[wikipedia:International_roughness_index|IRI (international roughness index)]]:''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
* [[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''Driving Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

* Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
* Driving Quality / IRI voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

== Convergentie ==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

# Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
# Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
# Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
## De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
## De standaardafwijking op geluidsniveau van bepaalde frequentiebanden is < 4dB
## De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
# Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de IRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. De 85-ste percentiel van IRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de IRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit e[[Roads AI - IRI Correlation|en betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

== Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data ==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI (Ride Quality) wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

== De Resultaten ==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "Roads AI". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

* Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
* Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

* Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
* De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters ====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de IRI Ride Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
#Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool
Op dit moment is het nog niet mogelijk voor de eindgebruiker om zelf filters op te slaan. Indien u een vergelijking in de tijd wilt uitvoeren, gelieve ons dan te contacteren en dan maken we onmiddellijk de nodige filters voor u aan.

=== De tabelweergave ===
[[Bestand:Tabelweergave met kaart.png|miniatuur|Tabelweergave met kaart]]
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision). Een preview van de weg of het wegsegment kan op een kaart weergegeven door op de ID te klikken. Dit kan zowel in straat- of satellietweergave.

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

=== De exportmogelijkheden ===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

PaveSense

2023-03-01T13:34:56Z

Thomas: /* De vergelijkingstool */

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''Roads AI -'' meetsysteem]]
Het ''Roads AI'' - meetsysteem voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

'''Opmerking:''' in ESRI shapefiles geldt een karakterlimiet van 10 tekens voor de parameters. Daarom werden de noscaling varianten hier aangeuid met "_ns" ipv "_noscaling".

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''[[wikipedia:International_roughness_index|IRI (international roughness index)]]:''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
* [[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''IRI Ride Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

* Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
* IRI (Ride Quality) voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

== Convergentie ==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

# Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
# Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
# Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
## De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
## De standaardafwijking op geluidsniveau van bepaalde frequentiebanden is < 4dB
## De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
# Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de IRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. De 85-ste percentiel van IRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de IRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit e[[Roads AI - IRI Correlation|en betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

== Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data ==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI (Ride Quality) wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

== De Resultaten ==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "Roads AI". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

* Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
* Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

* Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
* De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters ====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de IRI Ride Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
#Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool
Op dit moment is het nog niet mogelijk voor de eindgebruiker om zelf filters op te slaan. Indien u een vergelijking in de tijd wilt uitvoeren, gelieve ons dan te contacteren en dan maken we onmiddellijk de nodige filters voor u aan.

=== De tabelweergave ===
[[Bestand:Tabelweergave met kaart.png|miniatuur|Tabelweergave met kaart]]
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision). Een preview van de weg of het wegsegment kan op een kaart weergegeven door op de ID te klikken. Dit kan zowel in straat- of satellietweergave.

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

=== De exportmogelijkheden ===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

PaveSense

2023-02-22T16:15:56Z

Thomas: /* Convergentie */

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''Roads AI -'' meetsysteem]]
Het ''Roads AI'' - meetsysteem voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

'''Opmerking:''' in ESRI shapefiles geldt een karakterlimiet van 10 tekens voor de parameters. Daarom werden de noscaling varianten hier aangeuid met "_ns" ipv "_noscaling".

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''[[wikipedia:International_roughness_index|IRI (international roughness index)]]:''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
* [[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''IRI Ride Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

* Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
* IRI (Ride Quality) voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

== Convergentie ==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

# Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
# Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
# Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
## De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
## De standaardafwijking op geluidsniveau van bepaalde frequentiebanden is < 4dB
## De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
# Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de IRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. De 85-ste percentiel van IRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de IRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit e[[Roads AI - IRI Correlation|en betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

== Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data ==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI (Ride Quality) wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

== De Resultaten ==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "Roads AI". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

* Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
* Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

* Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
* De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters ====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de IRI Ride Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
#Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool

=== De tabelweergave ===
[[Bestand:Tabelweergave met kaart.png|miniatuur|Tabelweergave met kaart]]
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision). Een preview van de weg of het wegsegment kan op een kaart weergegeven door op de ID te klikken. Dit kan zowel in straat- of satellietweergave.

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

=== De exportmogelijkheden ===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

PaveSense

2023-02-22T16:14:19Z

Thomas: /* Convergentie */

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''Roads AI -'' meetsysteem]]
Het ''Roads AI'' - meetsysteem voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

'''Opmerking:''' in ESRI shapefiles geldt een karakterlimiet van 10 tekens voor de parameters. Daarom werden de noscaling varianten hier aangeuid met "_ns" ipv "_noscaling".

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''[[wikipedia:International_roughness_index|IRI (international roughness index)]]:''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
* [[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''IRI Ride Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

* Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
* IRI (Ride Quality) voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

== Convergentie ==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

# Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
# Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
# Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
## De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
## De standaardafwijking op geselecteerde geluidsniveaus is < 4dB
## De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
# Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de IRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. De 85-ste percentiel van IRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de IRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit e[[Roads AI - IRI Correlation|en betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

== Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data ==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI (Ride Quality) wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

== De Resultaten ==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "Roads AI". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

* Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
* Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

* Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
* De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters ====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de IRI Ride Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
#Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool

=== De tabelweergave ===
[[Bestand:Tabelweergave met kaart.png|miniatuur|Tabelweergave met kaart]]
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision). Een preview van de weg of het wegsegment kan op een kaart weergegeven door op de ID te klikken. Dit kan zowel in straat- of satellietweergave.

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

=== De exportmogelijkheden ===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

PaveSense

2023-02-15T10:29:52Z

Thomas: /* De tabelweergave */

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''Roads AI -'' meetsysteem]]
Het ''Roads AI'' - meetsysteem voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

'''Opmerking:''' in ESRI shapefiles geldt een karakterlimiet van 10 tekens voor de parameters. Daarom werden de noscaling varianten hier aangeuid met "_ns" ipv "_noscaling".

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''[[wikipedia:International_roughness_index|IRI (international roughness index)]]:''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
* [[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''IRI Ride Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

* Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
* IRI (Ride Quality) voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

== Convergentie ==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

# Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
# Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
# Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
## De standaardafwijking op het geluidsniveau (40Hz en 800Hz, gecorrigeerd naar de 85-ste percentielsnelheid) < 4dB is
## De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
## De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
# Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de IRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. De 85-ste percentiel van IRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de IRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit e[[Roads AI - IRI Correlation|en betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

== Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data ==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI (Ride Quality) wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

== De Resultaten ==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "Roads AI". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

* Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
* Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

* Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
* De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters ====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de IRI Ride Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
#Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool

=== De tabelweergave ===
[[Bestand:Tabelweergave met kaart.png|miniatuur|Tabelweergave met kaart]]
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision). Een preview van de weg of het wegsegment kan op een kaart weergegeven door op de ID te klikken. Dit kan zowel in straat- of satellietweergave.

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

=== De exportmogelijkheden ===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

PaveSense

2023-02-15T10:05:58Z

Thomas:

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''Roads AI -'' meetsysteem]]
Het ''Roads AI'' - meetsysteem voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

'''Opmerking:''' in ESRI shapefiles geldt een karakterlimiet van 10 tekens voor de parameters. Daarom werden de noscaling varianten hier aangeuid met "_ns" ipv "_noscaling".

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''[[wikipedia:International_roughness_index|IRI (international roughness index)]]:''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
* [[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''IRI Ride Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

* Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
* IRI (Ride Quality) voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

== Convergentie ==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

# Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
# Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
# Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
## De standaardafwijking op het geluidsniveau (40Hz en 800Hz, gecorrigeerd naar de 85-ste percentielsnelheid) < 4dB is
## De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
## De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
# Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de IRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. De 85-ste percentiel van IRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de IRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit e[[Roads AI - IRI Correlation|en betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

== Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data ==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI (Ride Quality) wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

== De Resultaten ==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "Roads AI". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

* Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
* Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

* Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
* De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters ====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de IRI Ride Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
#Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool

=== De tabelweergave ===
[[Bestand:Tabelweergave met kaart.png|miniatuur|Tabelweergave met kaart]]
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision). Een preview van de weg of het wegsegment kan op een kaart weergegeven door op de ID te klikken. Dit kan zowel in straat of satellietweergave.

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

=== De exportmogelijkheden ===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

PaveSense

2023-02-07T12:59:50Z

Thomas: Tabelweergave met kaart gedocumenteerd

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''Roads AI -'' meetsysteem]]
Het ''Roads AI'' - meetsysteem voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''[[wikipedia:International_roughness_index|IRI (international roughness index)]]:''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
* [[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''IRI Ride Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

* Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
* IRI (Ride Quality) voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

== Convergentie ==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

# Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
# Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
# Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
## De standaardafwijking op het geluidsniveau (40Hz en 800Hz, gecorrigeerd naar de 85-ste percentielsnelheid) < 4dB is
## De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
## De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
# Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de IRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. De 85-ste percentiel van IRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de IRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit e[[Roads AI - IRI Correlation|en betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

== Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data ==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI (Ride Quality) wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

== De Resultaten ==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "Roads AI". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

* Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
* Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

* Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
* De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters ====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de IRI Ride Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
#Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool

=== De tabelweergave ===
[[Bestand:Tabelweergave met kaart.png|miniatuur|Tabelweergave met kaart]]
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision). Een preview van de weg of het wegsegment kan op een kaart weergegeven door op de ID te klikken. Dit kan zowel in straat of satellietweergave.

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

=== De exportmogelijkheden ===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

Bestand:Tabelweergave met kaart.png

2023-02-07T12:59:22Z

Thomas:

Tabelweergave met kaart

PaveSense

2023-02-06T12:52:36Z

Thomas:

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''Roads AI -'' meetsysteem]]
Het ''Roads AI'' - meetsysteem voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''[[wikipedia:International_roughness_index|IRI (international roughness index)]]:''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
* [[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''IRI Ride Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

* Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
* IRI (Ride Quality) voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

== Convergentie ==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

# Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
# Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
# Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
## De standaardafwijking op het geluidsniveau (40Hz en 800Hz, gecorrigeerd naar de 85-ste percentielsnelheid) < 4dB is
## De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
## De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
# Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de IRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. De 85-ste percentiel van IRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de IRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit e[[Roads AI - IRI Correlation|en betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

== Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data ==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI (Ride Quality) wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

== De Resultaten ==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "Roads AI". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

* Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
* Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

* Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
* De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters ====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de IRI Ride Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
#Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool

=== De tabelweergave ===
Naast de online viewer is er ook de tabelweergave. Hiermee kan u de onder handen te nemen segmenten sorteren op prioriteit mbv de verschillende meetparameters, of zoeken op straatnaam. Sorteren kan door op de kolomtitels te klikken, zoeken (of filteren) door de filtervelden in te vullen.

U kunt er voor kiezen om de data weer te geven op wegbasis (kruispunt tot kruispunt, selecteer hiervoor de "Road" precision) of op segmentbasis (wegsegmenten van 20m, selecteer hiervoor de "Segment" precision).

Standaard wordt enkel de geconvergeerde data gebruikt, maar het is zeker ook mogelijk om niet-geconvergeerde segmenten mee te nemen. Hiervoor hoeft u enkel een checkbox aan te vinken.

Het aantal entries dat u in de tabel wilt weergeven kunt u ingeven in het veld "Amount of rows".

=== De exportmogelijkheden ===
[[Bestand:Portal - Roads AI export tab.png|miniatuur|Portal - Roads AI export tab]]
Standaard wordt er een export voorzien naar ESRI shapefiles & CSV-bestanden. U kan de maand selecteren waarvoor u wenst te exporteren, evenaals het gewenste exportformaat en de precisie (Road = kruispunt tot kruispunt, Segment = opgedeeld in segmenten van 20m).

Meer exportmogelijkheden zijn mogelijk (WMS, WFS, ...), maar worden ingesteld [mailto:info@asasense.com op aanvraag].

Bestand:Portal - Roads AI export tab.png

2023-02-06T12:52:16Z

Thomas:

Portal - Roads AI export tab

PaveSense

2023-02-06T12:42:28Z

Thomas: /* De Resultaten */

== Inleiding ==
[[Bestand:Roads AI - solution overview.svg|miniatuur|Schematische voorstelling van het ASAsense ''Roads AI -'' meetsysteem]]
Het ''Roads AI'' - meetsysteem voor wegkwaliteit bestaat uit een vloot wagens waarbij sensorboxen zijn geïnstalleerd in de koffer van de wagens. De wegen die opgemeten moeten worden, worden bereden door de vloot tijdens dagelijks gebruik. Op deze manier bekomt het meetsysteem rolgeluids- en trillingsmetingen. Deze metingen worden beveiligd en met respect voor privacy doorgestuurd naar het ASAsense datacenter en daar verwerkt. Uiteindelijk zijn klanten geïnteresseerd in kwaliteitsindicatoren van wegen om de staat ervan in kaart te brengen. Deze indicatoren worden via een kaart periodiek aangeleverd. De indicatoren worden in ''detail'' overzicht op 20m segmenten geplaatst en in ''road'' overzicht op grotere stukken weg afgebeeld.

== Kwaliteitsindicatoren ==
Aan de basis van het meetsysteem ligt de premisse dat verouderde wegen zowel luider klinken als hardere trillingen veroorzaken. Aan het oppervlak van de weg kunnen we verschillende karakteristieke golflengtes identificeren. Dit gaat bijvoorbeeld om rafelingen en kleine putten tegenover het golven van de weg op grotere schaal. De trillings- en geluidsmetingen worden gecombineerd en worden in het frequentie domein verschoven naar gelang de snelheid van het voertuig. Dit kan goed gehoord worden als men per ongeluk over de pechstrook van de autostrade rijdt: de ribbels in de witte lijn van de pechstrook zorgen een bepaalde toonhoogte die duidelijk verandert naarmate men trager of sneller rijdt. De formule is frequentie=snelheid/(3.6 x lengte) waarbij frequentie in Hertz is, snelheid in km/h en lengte in meter is.
[[Bestand:ASAsense roughness scales.svg|miniatuur|ASAsense roughness scales]]
In deze optiek leveren we een selectie aan lengteschalen aan die interessant zijn in de analyse van de staat van de weg.

* '''Macro 1''' (8cm tot 20cm): een indicatie voor vroegtijdige degradatie van de toplaag. Rafelingen, delaminaties, lostliggende steentjes, ...
* '''Macro 2''' (20cm tot 60cm): indicatie voor de iets verder gevorderde degradatie van de toplaag. Scheuren, putten, ...
* '''Mega 1''' (60cm tot 140cm): oneffenheden in de weg, die de rijervaring kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan grotere putten, spoorvorming, maar ook beperkte golvingen in de lengterichting van de weg
* '''Mega 2''' (140cm tot 3m): grotere oneffenheden in de weg. Diepe spoorvorming, langere golvingen, ...
* '''Waviness''' (3m tot 5m): de langsvlakheid op grote afstand. Dit is voornamelijk van belang voor wegen waarop aan hoge snelheid gereden moet kunnen worden, zoals autosnelwegen.

Merk hierbij op dat er geen strikte scheiding tussen de schalen bestaat: veel defecten die zichtbaar zijn onder Macro2 zullen bijvoorbeeld ook hun weerslag hebben op Macro1 en Mega1, en omgekeerd. Maar de klassen die ver uit elkaar liggen zijn niet gelinkt: een rafeling in de toplaag zal zichtbaar zijn in Macro1, niet in Waviness.

Voor bovenstaande indicatoren (Macro1 - Waviness) worden de waarden van een locatie worden vergeleken met de waarden van alle wegen die op 30/06/2022 werden opgemeten. Hierbij geeft men een 0 aan de vlakste weg en een 1 aan de ruwste / meest golvende weg in een bepaalde lengteschaal. Dit wordt ook wel de percentielen van een ''cumulatieve distributie'' genoemd in wiskunde. Dit laat toe om snel na te gaan welke wegen er slecht of goed aan toe zijn, relatief ten opzichte van de rest. Als alternatief is het ook mogelijk om de "noscaling" variant van de indicatoren te bekijken, waarbij deze normalisatie via percentielen niet is uitgevoerd. Dit kan handig zijn om waarden die binnen hetzelfde percentiel liggen in de relatieve schaal (bvb. beide 0.95) toch te vergelijken. Vooral bij waarden in de uiterste percentielen (relatieve waarde < 0.05 of groter > 0.95) kan er nog een groot verschil zichtbaar zijn in de "_noscaling" variant.

Naast de bovenstaande 5 parameters rapporteren wij ook nog volgende geïnterpreteerde parameters:

* [[Bestand:Illustration of the IRI scales for different pavements.png|miniatuur|Illustration of the IRI scales for different pavements]]'''[[wikipedia:International_roughness_index|IRI (international roughness index)]]:''' een internationale maat voor de ruwheid van de weg, voor zover deze invloed heeft op uw wagen. De ruwheid wordt hierbij uitgedrukt in het aantal mm dat de veringen van uw auto (of uw auto zelf) op en neer bewegen, per afgelegde rijafstand. Hoe hoger de IRI, hoe moeilijker de weg te bereiden wordt, en hoe lager de maximale snelheid waaraan nog gereden kan worden. Dit is een belangrijke maat voor de huidige kwaliteit van uw wegdek.
* [[Bestand:Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al..png|miniatuur|Speed-related IRI thresholds at diﬀerent speeds suggested by Yu et al.]]'''IRI Ride Quality''': een geïnterpreteerde versie van de IRI, waarbij we de snelheid van de wagens correleren aan de IRI, en zo nagaan of de weg nog voldoet aan de gewenste functie. Hierbij hanteren we de tabel uit [[:Bestand:2020 IRI in taipe.pdf|het onderzoek van de National Taipei University of Technology]]. Voor de snelheid nemen we het 85-ste percentiel van alle metingen over een bepaald wegsegment (dus 85% van de wagens rijdt minder dan deze snelheid).

Wij raden aan om in eerste instantie te focussen op:

* Macro2 voor het prioriteren van het onderhoud van de toplaag
* IRI (Ride Quality) voor het prioriteren van het volledig onderhoud (inclusief funderingswerken)

== Convergentie ==
De metingen worden per maand geleverd. Hierbij geeft de datum aan tot welke datum de metingen in beschouwing werden genomen. De metingen van de afgelopen maand worden sowieso in rekening genomen, maar het is ook mogelijk dat oudere metingen worden gebruikt voor bepaalde wegsegmenten indien er onvoldoende werden opgemeten gedurende de afgelopen maand.

Hiervoor hanteren we voor de schalen Macro1-Waviness het volgende "convergentiecriterium".

# Beschouw enkel de metingen waarvoor de rijsnelheid minimaal 20km/u bedroeg en maximaal 130km/u
# Neem hiervan minimaal de metingen van de afgelopen 30 dagen in rekening
# Indien binnen deze periode minimaal 2 metingen zijn gebeurd met minimaal 2 verschillende wagens en ga na of
## De standaardafwijking op het geluidsniveau (40Hz en 800Hz, gecorrigeerd naar de 85-ste percentielsnelheid) < 4dB is
## De standaardafwijking op de 1m-band < 4dB is. Deze lengte schaal komt overeen met laagfrequent geluid afhankelijk van de gereden snelheid.
## De snelheid minder dan 30% verschilt van de 85-ste percentielsnelheid
# Is het criterium niet bereikt, neem dan ook een minimaal aantal eerdere metingen in beschouwing totdat het criterium is bereikt. De maximale leeftijd van een meting hiervoor is 500 dagen (voor erg weinig bereden straatjes)

Voor de IRI wordt het voorafgaand convergentie criteria gebruikt. Hierdoor worden dezelfde passages geselecteerd waarvoor IRI al afzonderlijk berekend werd. De 85-ste percentiel van IRI (over de geselecteerde passages) op één locatie wordt toegewezen als de IRI-meting op die locatie. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dit e[[Roads AI - IRI Correlation|en betere correlatie geeft met referentie data]].

De niet-geconvergeerde metingen worden ook aangeleverd, maar zijn meer onderhevig aan ruis en toevallige gebeurtenissen zoals een tak die op de weg ligt, de meetwagen die over het gras naast de weg is gaan rijden omwille van een tegenligger, ...

== Automatische kalibratie en verwachte termijn voor het beschikbaar komen van nieuwe data ==
Na de installatie van een sensor in een meetwagen wordt er onmiddellijk en zonder enig werk vanuit de gebruiker of bestuurder data opgemeten. Helaas kan niet alles onmiddellijk verwerkt worden.

Voor de Macro1-Waviness schalen dient de data immers eerst gekalibreerd te worden met andere metingen die op dezelfde locaties zijn gemeten. Dit gebeurt automatisch, maar hiervoor moet voldoende data worden opgemeten (een 10 000-tal overlappende metingen). Reken een 3-tal maanden vooraleer dit gebeurd is. Vanaf maand 4 zal u de verwerkte meetdata van deze sensoren kunnen ontvangen (met terugwerkende kracht: ook de eerder opgemeten maanden worden dan geupdated met de nieuwe, gekalibreerde, meetdata).

De IRI (Ride Quality) wordt rechtstreeks berekend vanaf de opgenomen trillingsdata. Hiervoor gebeurt geen kalibratie, dus deze data kan onmiddellijk worden aangeleverd.

== De Resultaten ==
De resultaten komen op verschillende manieren beschikbaar, allemaal gegroepeerd in ons [https://portal.asasense.com/ portaal] . Om toegang te krijgen log je in met behulp van de logingegevens die je via e-mail ontving en klik je verder op "Roads AI". Indien je toegang hebt tot meerdere regio's kan je daarop verder klikken, anders opent jouw resultatenregio automatisch. Uiteindelijk zie je 3 tabbladen: [[Bestand:Portaal tabelweergave.png|miniatuur|Portaal tabelweergave]]

* Map, waaronder je de kaartweergave van de data vindt (de online viewer)
* Table, waar je de data in tabelformaat kan benaderen. Zo kan je makkelijk segmenten en wegen vinden die goed of slecht scoren op bepaalde parameters.
*Export, waar je de data kan exporteren als shape- of CSV-file. Export via WMS, WFS of de andere exportmogelijkheden van GeoServer worden ook ondersteund, maar zijn niet standaard geactiveerd. [mailto:info@asasense.com Contacteer ons] indien u deze exportmogelijkheden wenst te gebruiken.

===Schalen===
De meeste resultaten worden uitgedrukt als numerieke waarde:

* Macro1-Waviness wordt uitgedrukt met een waarde tussen 0 (beste weg) en 1 (slechtste weg)
* De IRI wordt uitgedrukt door een waarde groter dan 0 (en liefst < 16, maar dat is geen harde bovengrens)

Om deze resultaten te visualiseren moet men een bijhorende schaal kiezen, afhankelijk van de noden. De schaal vertaalt bijvoorbeeld 0-1 waarden naar een kleuren schaal van blauw (vlakste) naar groen, geel, rood (meest hobbelige).

Dit is een lineaire indeling van de schaal (gebruikt in de online viewer en ''map_linear.qgz'' op Odoo):[[Bestand:Lineaire schaal.png|kaderloos|941x941px]]

Men kan ook alles kleiner dan 80% tot blauw rekenen, en de rest lineair laten variëren in de kleuren schaal. Dit is met name handig aangezien we meer detail zien in de wegen die slechter scoren. Ook wel de 80%-20% schaal genoemd (gebruikt in de online viewer en ''map_80_20.qgz'' op Odoo):

[[Bestand:80-20 schaal.png|kaderloos|937x937px]]
===De online viewer===
[[Bestand:Overzicht online viewer.png|miniatuur|Overzicht online viewer]]
Onder het eerste tabblad in het portaal vindt u de online viewer, waarbij de resultaten in kaartweergave worden gepresenteerd.
[[Bestand:Online viewer - Details wegsegment.png|miniatuur|Details wegsegment]]
U kan inzoomen, uitzoemen en draggen zoals u dat gewend bent uit Google Maps. Daarnaast kan je door met je muis over wegsegmenten te hoveren extra details weergeven. Om de kaart full-screen weer te geven klikt u op het zoom-icoon rechts bovenin:

[[Bestand:Full-screen icon.png|kaderloos|134x134px]]

====Selectie van de meetmaand====
In de online viewer kunt u steeds een actueel overzicht van uw wegennetwerk opvragen. Om dit te doen selecteert u na het openen van de viewer steeds de maand waarvoor u de data wenst te raadplegen. Klik hiervoor op de balk van de maand de betreffende maand. Indien u dit niet doet zal er steeds het gemiddelde over alle maanden worden weergegeven.
[[Bestand:Segments over time.png|geen|miniatuur|433x433px|Segments over time - tevens de manier om de maand te selecteren die u wenst te inspecteren]]

====Instellen van de visualisatieparameters ====
Daarnaast kunt u ook de parameters die u wenst te gebruiken voor de visualisatie selecteren onder de "Map Settings". Ook de schaal die moet gebruikt worden voor de kleuring wordt hier gekozen.
[[Bestand:De map settings.png|miniatuur|Selecteer de parameter en schaal die u wilt gebruiken voor de visualisatie op kaart]]
Let hierbij op dat de waarden Macro1-Waviness tussen 0 en 1 liggen en het dus is aangeraden om zowel de Min en de Max gradient value in te stellen tussen 0 en 1. Standaard staan de waarden ingesteld voor een 80/20 schaal zoals hierboven uitgelegd.

De IRI waarden hebben in principe geen bovenlimiet, maar alles boven de 16 is zeer slecht, dus hiervoor raden wij aan om de waarden 0 en 16 als onder en bovenlimiet te gebruiken.

Indien de IRI Ride Quality wordt geselecteerd heeft de gradient geen effect. Dan worden de slechte en goede segmenten steeds blauw weergegeven, en de slechte steeds rood. De waarden daartussenin zijn groen, geel en oranje, van beter naar slechter.

Voor het opsporen van versleten toplagen raden wij in eerste instantie het gebruik van de parameter Macro2 aan, en in 2e instantie de IRI voor het opsporen van de wegen waarvan ook de funderingen slijtage vertoon.

====De grafieken en verdere filtering====
[[Bestand:Halle 2022-11 (Very) Good IRI.png|miniatuur|De data van Halle werd hierbij gefilterd op datum 2022-11 en IRI Ride Quality "Good" en "Very Good"]]
Naast kaart worden er een aantal grafieken getoond die verdere informatie verschaffen over de data. Deze kunnen tevens gebruikt worden om de data verder te filteren. Klik hiervoor op de grafieken om de data die aan bepaalde voorwaarden voldoet weer te geven (enkel de data die voldoet aan de geselecteerde parameters wordt dan ingeladen). Het is ook mogelijk om op wegsegment te filteren door er op te klikken.

De Geselecteerde filters worden steeds weergegeven in een dialoogje rechtsbovenaan de kaart en rechtsboven in de desbetreffende grafiek. De Filters zijn niet gelinkt aan de visualisatie-settings in "Map Settings". Het is prima om daar bvb Macro2 te selecteren en te filteren op IRI.

Filters kunnen ook opgeslagen worden in Filtersets om nadien makkelijk herladen te worden. Deze worden standaard enkel lokaal opgeslagen in uw browsersessie, om ze permanent te maken en ook beschikbaar te maken in de vergelijkingstool moet u over een login beschikken.

====De vergelijkingstool====
[[Bestand:Comparison tool- een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd.png|miniatuur|Comparison tool: een weg waarvan de toplaag werd heraangelegd]]
Met de vergelijkingstool (de pijltjes linksonder aan het scherm) is het mogelijk om verschillende opgeslagen filters te vergelijken. Zo kan je snel en eenvoudig de evolutie gedurende de tijd zien door een het moment "Base value" te vergelijken met "Deducted value". Vul hierbij bij "Base value" best de meest recente maand in. Voor de Map Settings zet u de "Min-gradient" voor een eenvoudige interpretatie best op 0.

Enkele kanttekeningen hierbij:

#let er op dat je enkel wegsegmenten vergelijkt die in beide filtersets aanwezig is. Data die tijdens een eerdere maand (indien ingevuld onder Deducted value) niet aanwezig was zal aangeduid worden als verslechterd. Het omgekeerde geval zal als verbeterd worden aangeduid.
#indien u 2 momenten vergelijkt die niet ver uit elkaar liggen kan ruis op de data een belangrijke factor worden. Let indien u dat doet daarom vooral op de sterk gewijzigde waarden (verschil van > 0.5) en/of filter op "Converged = True". Hoe groter de tijd die verstreken is tussen tussen twee segmenten, en hoe meer data er verzameld werd, hoe beter de vergelijking wordt.
#Het is niet mogelijk om verder te filteren in de comparison tool

Bestand:Full-screen icon.png

2023-02-06T12:41:38Z

Thomas:

Full-screen icon

Bestand:Portaal tabelweergave.png

2023-02-06T12:37:14Z

Thomas:

Portaal tabelweergave