TEKNIK, 44 (1), 2023, 7-14
doi: 10.14710/teknik.v44i1.51908               Copyright © 2023, TEKNIK,  p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Deteksi Kerusakan  Jalan Menggunakan  Pengolahan Citra

## Deep Learning di Kota Semarang
Bandi Sasmito * 1,2 , Bagus Hario Setiadji 1 , Rizal Isnanto 1,3
1 Program Dok tor Tek nik  Sipil Fak ultas Tek nik , Universitas Diponegoro,
2 Departemen Tek nik  Geodesi Fak ultas Tek nik , Universitas Diponegoro,
3 Departemen Tek nik  Komputer Fak ultas Tek nik , Universitas Diponegoro, Jl. Prof.  Soedarto, SH, Kampus UNDIP  Tembalang, Semarang, Indonesia 50275

## Abstrak
Jalan adalah k ebutuhan k rusial dalam ak tivitas masyarak at . Jalan mempermudah ak ses transportasi dari tempat asal k e tujuan. Jalan juga penting sebagai infrastruk tur transportasi darat untuk  manusia  dan barang. Namun, k ondisi jalan yang tidak  layak  dapat menyebabk an k ecelak aan. Pelacak an k ondisi jalan sulit k arena banyak nya jalan yang harus diperik sa. Penelitian ini menggunak an prinsip penginderaan jauh dengan tek nologi Jaringan Syaraf Tiruan Deep Learning. YOLO (You Only Look  Once) digunak an untuk detek si k erusak an jalan. Hasil pendetek sian ditambahk an posisi atau lok asi dengan menggunak an Global Navigation Satellite System (GNSS), sehingga nantinya hasil detek si dapat memberik an posisi atau lok asi yang ak urat. Penelitian ini menghasilk an model identifik asi k erusak an jalan dengan nilai overall accuracy sebesar 88% dan nilai k appa accuracy sebesar 86% dan lok asi sebaran k erusak an yang memilik i k oordinat posisi dengan ak urasi RMSE sebesar ± 5,6 meter.
Kata  kunci : jaringan  syaraf  tiruan;  deep  learning;  penginderaan  jauh;  identifik asi  k erusak an  jalan; transportasi jalan; YOLO (You Only Look  Once)

## Abstract
[Title: Road Damage Detection Using Deep Learning Image Processing in Semarang City ] Roads are a crucial necessity in community activities. They facilitate transportation access from a particular place to the destination. Furthermore, roads are important as land transportation infrastructure for both people and goods. However, inadequate road conditions can lead to accidents. Track ing road conditions is challenging due to the large number of roads that need to be inspected. This research utilizes remote sensing principles with Deep Learning Artificial Neural Network  technology. YOLO (You On ly Look  Once) is employed for road damage detection. The detection results are enhanced with precise positioning or location using the Global Navigation Satellite System (GNSS), allowing for accurate detection results. This study produces a road damage identification model with an overall accuracy of 88% and a k appa accuracy of 86%, as well as location distribution of damages with positional coordinates accuracy of ±5.6 meters (RMSE).
Keywords : artificial neural network s; deep learning; remote sensing; road damage identification; road transport; YOLO  (You Only Look  Once)

## 1. Pendahuluan
Jaringan  jalan  memainkan  peran  strategis  yang penting  dalam  pembangunan  sehingga  perlu  dikelola
secara efektif. Namun jalan juga memiliki potensi bahaya bagi  kehidupan,  baik  kehidupan  manusia  dan  hewan (Zimmermann et  al. ,  2017).    Dengan  demikian,  mitigasi bahaya  di  jalan  diperlukan.  Kajian  mitigasi  bahaya  di jalan telah banyak dilakukan (Wegman,  2017).
Bagian  mitigasi  bahaya  ini  adalah  pemeliharaan jaringan jalan. Pemeliharaan jaringan jalan membutuhkan
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi.
E-mail:  bandisasmito@live.undip.ac.id

## TEKNIK, 44 (1), 2023, 8
doi: 10.14710/teknik.v44i1.51908               Copyright © 2023, TEKNIK,  p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
manajemen  pemeliharaan  sepanjang  waktu,  mengingat jalan  merupakan  infrastruktur  transportasi  darat  yang penting.  Pemantauan  kondisi  jalan  diperlukan  untuk meminimalisir  frekuensi  kecelakaan  yang  disebabkan oleh  keadaan  jalan  yang  buruk.  Namun,  tantangan  dari sistem  pemantauan  adalah  jaringan  jalan  yang  sangat besar  jumlahnya.  Pengawasan  secara  kontinyu  tentu menimbulkan  kesulitan  tersendiri,  terutama  untuk wilayah  yang  luas.  Sementara  itu,  pendeteksian kerusakan  jalan  secara  manual  memakan  waktu  lama karena survei lapangan  harus dilakukan  di semua  lokasi jaringan jalan.
Sistem kerja  manual  seperti ini  berpeluang  untuk ditingkatkan dengan memanfaatkan teknologi. Kemajuan teknologi  komputasi  kini  sudah  merambah  pada penerapan  kecerdasan  buatan  untuk  melakukan  tugas - tugas yang dapat dilakukan manusia. Kecerdasan buatan diterapkan di  banyak bidang  termasuk surveillance dan mitigasi  (Rego et  al. ,  2018;  Biros,  Sharma  and  Biros, 2019).
Riset ini mengaplikasikan pengolahan citra secara digital  dengan  algoritma  model Convolutional  Neural Network s (CNN).  Algoritma  CNN  sering  dipakai  untuk pengenalan  objek  pada  citra  digital  terestial  permukaan tanah (Kamilaris  and Prenafeta-Boldú,  2018; Kiranyaz et al. ,  2021).  Penggunaan  kamera  dan  penerapan  model CNN dapat mempersingkat waktu yang dibutuhkan untuk kegiatan  survei  lapangan  di  jalan  dalam  identifikasi kerusakan.  Hal  ini  memungkinkan  perbaikan  jalan  rusak dapat  diselesaikan  dengan  singkat,  sehingga  dapat mengurangi  jumlah  kecelakaan  yang  disebabkan  oleh kerusakan jalan.
Metode spasial  dapat digunakan  untuk  mengkaji suatu wilayah dengan cepat,  efektif, dan efisien  dengan berbasis  keruangan.  Adapun  aplikasi  yang  digunakan adalah pengindraan jauh dan Sistem Informasi Geografis. Metode ini mengandalkan data keruangan berbasis digital berformat raster maupun vektor. Kajian mencakup daerah yang  terdistribusi  dan  dapat  digabungkan  dengan informasi  lain  yang  diperlukan  sehingga  dapat  disebut sebagai  Model  Spasial  (Pisharoty,  1983;  Lillesand  and Kiefer,  2008).
Berbagai penelitian tentang penggunaan algoritma Deep  Learning telah  dilakukan  oleh  peneliti  di  banyak bidang. Demikian halnya dengan deteksi objek termasuk kerusakan jalan baru berdasarkan metode segmentasi peta disparitas  un-supervised  dilakukan  oleh  (Fan  and  Liu, 2020).  Pada  penelitian  ters ebut  peta  disparitas  yang ditransformasi  kemudian  disegmentasi  menggunakan metode thresholding  Otus. Hasil  uji  coba  menunjukkan bahwa  algoritma  yang  diusulkan  bekerja  secara  akurat dan  efisien.  Akurasi  deteksi  kerusakan  jalan  tingkat piksel sekitar 97,56%.
Dari  sisi  pengolahan  citra  kamera,  sudah dilakukan  kajian  oleh  (Chen et  al. ,  2020).  meneliti
pengolahan  citra  kamera  untuk  mendeteksi  kerusakan jalan  otomatis.  Metode  ini  berbasis  pada  jaringan  saraf tiruan  yang  digunakan  untuk  mengatasi  kendala  dalam klasifikasi  dan  deteksi  kerusakan  jalan.  Menggunakan Algoritma  Mask R-CN  untuk mengekstrak  fitur gambar.
(Pan et  al. ,  2021)  menggunakan  rekaman  citra perkerasan  yang  diperoleh  oleh  kendaraan  udara  tak berawak  (UAV).  Data  digunakan  untuk  membedakan antara perkerasan jalan normal dan perkerasan jalan rusak (misalnya, retakan dan lubang). Hasil studi menunjukkan bahwa sistem  penginderaan jauh  UAV menawarkan  alat baru  untuk  memantau  kondisi  perkerasan  jalan  aspal, yang  dapat  digunakan  sebagai  pendukung  keputusan untuk praktik  pemeliharaan  jalan.
(Maeda et  al. ,  2018)  membahas  tentang  deteksi kerusakan permukaan jalan dengan menggunakan teknik pengolahan  citra.  Citra  diambil  menggunakan  kamera smartphone yang dipasang pada kendaraan. Hasil uji coba menunjukkan bahwa jenis kerusakan dapat diklasifikasikan menjadi delapan jenis dengan menerapkan  metode deteksi objek yang diusulkan.
Kajian  ini  bertujuan  untuk  merancang  sistem deteksi  kerusakan  jalan  dari  hasil  perekaman  citra kamera.  Citra  yang  digunakan  merupakan  video  hasil rekaman dari  kamera  kendaraan, baik  mobil  atau  sepeda motor. Jenis kerusakan yang dideteksi adalah retakan dan lubang serta  tambahan  berupa  garis  putih  jalan.  Hal  ini diharapkan  memperbaiki  metode  survey  manual  dan efisiensi dalam  hal waktu dan sumberdaya.

## 2. Metode  Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  hasil  pengembangan  dari  beberapa  metode yang dilakukan oleh (Chen et al. , 2020)dan (Maeda et al. , 2018),  seperti  yang  tergambar  pada  diagram  alir penelitian  (Gambar 1). Pengambilan data video kerusakan  jalan  dilakukan  dengan  kamera  video  yang diambil  menggunakan  kamera  mirorless  DSLR.Kamera, yang    dipasang  di  mobil.  Kamera  resolusi  tinggi  DSLR digunakan  untuk  mendapatkan  rekaman  detail  objek berupa gambar  kerusakan jalan,baik  berupa lubang  atau retakan. Dengan demikian, proses pengenalan objek akan lebih  akurat  daripada  kamera  dengan  resolusi  lebih rendah.
Secara bersamaan digunakan alat Global Navigation  Sattelite  System  (GNSS)  untuk  menentukan posisi perekaman citra. Diharapkan agar posisi kerusakan jalan  yang  terdeteksi  dapat  dicari  kembali  di  lapangan dengan  cepat.  Data  lokasi  dapat  diambil  menggunakan receiver GNSS  yang  dipasang  pada  atap  mobil. Konfigurasi pemasangan kedua alat tersebut diilustrasikan  melalui  Gambar  2. Receiver GNSS  dan kamera  dipasang  pada  atap  mobil  supaya  tidak  terjadi bias dalam menangkap sinyal dari satelit geodesi. Kamera yang  digunakan  diposisikan  di  belakang  mobil  dengan

## TEKNIK, 44 (1), 2023, 9
menghadap  ke  arah  jalan  supaya  gambaran  jalan  yang saat  itu  telah  dilalui  oleh  mobil  langsung  terekam  pada hasil video.
Dataset kerusakan jalan dari Global Road Damage Detection  Challenge (GRDDC)  digunakan untuk membangun  sampling  deteksi  objek.  Data  26336  buah citra  jalan  yang  dikumpulkan  dari  India,  Jepang,  dan Republik Ceko untuk deteksi kerusakan jalan biasa dalam gambar  digital  (Zhang et  al. ,  2020).  Dataset  kerusakan jalan ini merupakan  kumpulan data dari berbagai anggota forum dan dinyatakan bebas akses ( open source ). Kelas anotasi  kerusakan  jalan  pada  dataset  GRDDC  secara detail terlihat  pada  Tabel  1. Dataset  ini  akan  digunakan sebagai sampling pengenalan  objek  real  time  di  adalam aplikasi  YOLO.  YOLO  adalah  singkatan  dari You  Only Look  Once yang merupakan sebuah aplikasi Open Source yang digunakan untuk mendeteksi objek secara realtime dari  data  citra.  Aplikasi  YOLO  sudah  dikembangkan dengan banyak versi. Riset ini akan menggunakan YOLO versi 4 yang dikenal dengan sebutan YOLO-V4.
YOLO-V4  ( You  Only  Look   Once )  telah  banyak digunakan  sebagai  algoritma  dalam  mendeteksi  objek dalam  suatu  citra  dengan  cepat  serta  akurat.  YOLO merupakan  sebuah  algoritma  aplikasi  open  sou rce.  Ia merupakan  sistem  deteksi  objek  secara real  time pada gambar  atau  video  (Redmon et  al. ,  2016).    Sistem jaringan ini  membagi citra  menjadi beberapa  bagian  dan memprediksi    batas  wilayah  dan  probabilitas    setiap bagian.  Hasil  prediksi    YOLO  lebih  cepat  dari  model CNN  lainnya seperti R-CNN  dan Faster R-CNN.

## 3. Hasil dan  Pembahasan
3.1  Deteksi Kerusakan Jalan
Model Deep  Learning menggunakan  algoritma YOLOv4-Tiny. Algoritma  ini bersifat  bebas akses  untuk mendeteksi  kelas  kerusakan  jalan  dari  citra  terekam. Model  kelas  kerusakan  jalan  dibangun  dengan  dataset
Gambar  2 . Pemasangan Alat akuisisi data lapangan
Gambar  1 . Diagram  Alir  Penelitian
doi: 10.14710/teknik.v44i1.51908               Copyright © 2023, TEKNIK,  p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919 GRDDC yang diunduh dari IEEE Road Damage Dataset, sebanyak  10.250  gambar.  Proses  training  dataset dilakukan  dengan  16.000  iterasi  dalam  YOLOv4-Tiny.
Jumlah  iterasi  yang  digunakan  untuk  model  YOLO sebanyak 2.000 kali jumlah kelas yang akan diidentifikasi (Bochkovskiy,  Wang and Liao, 2020).
Tabel  1 . Kategori Kerusakan Jalan dan Kode Dataset GDDRC  (Maeda et al. , 2018)
Tipe  Kerusakan Detail Kode Retak Linier Longitudinal (membujur) Bekas roda kendaraan D00 Sambungan konstruksi D01 Lateral  (melintang) Interval sama D10 Sambungan konstruksi D11 Retak Buaya parsial dan menyeluruh  pada perkerasan D20 Kerusakan lainnya Benjolan,  lubang D40 Zebra Cross Kabur D43 Garis  putih Kabur D44
Gambar  3. Grafik  Hasil Training  Model YOLO
Model  dataset  yang  dihasilkan  terlihat  pada Gambar  3.  Model  ini  memiliki  besaran mean  Average Precision (mAP)  sebesar  41%  dan  nilai average  loss sebesar  0,6428.  Nilai  mAP  yang  didapat  sebesar  41% kerna dataset yang  digunakan sedikit  sulit dikenali  oleh mesin.  Hasil  training  dari  model  yang  telah  dibuat kemudian  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kerusakan jalan dari rekaman  video.
Pada  tahapan  selanjutnya,  model Deep  learning YOLOv4-Tiny  menggunakan GRDDC  IEEE Road Damage  Dataset mampu  mendeteksi  kerusakan  jalan berdasarkan kelas yang ada pada dataset yang digunakan . Hal  tersebut  dapat  dilihat  pada  salah  satu  citra  hasil deteksi  pada  Gambar  4.  Kelas  kerusakan  jalan  di deskripsikan dengan kode sesuai Tabel 1 yang beriaitan dengan  Kategori  Kerusakan  Jalan  dan  Kode  Dataset GDDRC  (Maeda et al.,  2018).
Tabel  2 . Sebagian sampel data perbandingan model dan  lapangan untuk Matriks Konfusi
Kelas YOLO Gambar  YOLO Kelas Validasi Gambar  Validasi Keterangan D00 D00 Jalan retak memanjang, kerusakan ringan D20
D20
Jalan retak memanjang, perlu perbaikan D20 D20 Jalan berlubang memanjang, perlu ditambal D20 D20 Jalan retak memanjang, perlu perbaikan D20 D20 Jalan retak memanjang, perlu perbaikan
doi: 10.14710/teknik.v44i1.51908               Copyright © 2023, TEKNIK,  p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Hasil  identifikasi  kerusakan  jalan  dengan  citra video  pada  Gambar  4  selanjutnya  dilengkapi  informasi tambahan  hasil  pengukuran  receiver  GNSS    berupa kecepatan,  jarak,  waktu,  dan  koordinat.  Dengan demikian,  posisi  persebaran  titik  kerusakan  jalan  yang terdeteksi  dapat  diplot  di  peta,  seperti  terlihat  pada Gambar  5.
Data  kerusakan  jalan  yang  di  dapatkan  menjadi dasar  tindakan  selanjutnya.  Jalan  yang  mengalami kerusakan  dapat didatangi kembali secara sekilas. Lokasi jalan sendiri sudah tertandai sebarannya di peta (Gambar 5) karena memanfaatkan  GoogleMap.
Data  yang  telah  diperoleh  inilah  yang  dapat digunakan  sebagai  dasar  analisa  penanganan  yang
Gambar  4. Identifikasi  kerusakan jalan  dengan model yang dihasilkan
Gambar 5. Persebaran Kerusakan Jalan Sepanjang Jalan Setiabudi Sampai Jalan Perintis Kemerdekaan Kota Semarang
doi: 10.14710/teknik.v44i1.51908               Copyright © 2023, TEKNIK,  p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
diperlukan.  Penanganan  lanjut  terhadap  kerusakan didasarkan  pada  jenis  dan  jumlah  kerusakan  ada. Penanganan  kerusakan  tidak  dibahas  di  penelitian  ini, hanya sebagai rekomendasi ke pemangku kebijakan.
3.2  Uji  Hasil  Deteksi
Hasil  identifikasi  dari  model  yang  dibuat kemudian dibandingkan  dengan kenyataan  di  lapangan. Analisis  akurasi  model  yang  dilakukan  menggunakan Confusion Matrix . Matriks Konfusi disebut juga dengan matriks error ,  matriks  tersebut  dibuat  dalam  tabel  yang berisi  data  untuk  menggambarkan  nilai  akurasi  model kelas  deteksi  terhadap  data  uji  (Sharma,  2018).  Jumlah nilai  benar  atau  salah  dibandingkan  dengan  selurau jumlah nilai dalam kelas. Sehingga matriks konfusi dapat memberikan prediksi akurasi model yang dibuat terhadap validasi  di  lapangan.  Pada  Tabel  2  disusun  sampel perbandingan untuk matriks konfusi  deteksi model Deep learning  YOLOv4-Tiny  dengan  GRDDC  IEEE  Road Damage  Dataset yang dibuat di penelitian ini.
Analisis  matriks  konfusi  di  penelitian  ini  diambil 85  sampel,  jumlah  sampel  dengan  derajat  kepercayaan 90%.  Hasil  matriks  konfusi di penelitian ini adalah:
Overall  Accuracy = 0,8823529412  = 88% Kappa Accuracy =  0,8600131752  = 86%
Hasil  akurasi  matriks  konfusi  telah  memenuhi  standar dari  Congalton  and  Green  (2019)  dimana  syarat  akurasi nilai Overall  Accuracy lebih  besar  dari  85%  dan  nilai Kappa Accuracy lebih besar dari 80%.
Analisis  berikutnya  adalah  uji  validasi  posisi (koordinat) atau dapat disebut analisis akurasi keruangan.
Pengujian  dilakukan  dengan  menghitung  selisih  lokasi dari  model  deteksi  dengan  lokasi  validasi.  Hasil perbandingan  posisi  koordinat  berupa  RMSE  ( root- mean-square error ).
Definisi secara matematis RMSE bisa  dikatakan sebagai  simpangan  baku,  yang  rumusnya  adalah  akar kuadrat dari  rata –  rata jumlah  kuadrat residual  (Charles D. Ghilani,  2018).
𝜎 = √ ∑ 𝐸𝑖 2 𝑛 𝑖=0 𝑛 (1)
Persamaan  (1)  dimana 𝜎 adalah  RMSE  ( root-mean- square error ) atau juga disebut standard error; ∑ 𝐸 𝑖 2 𝑛 𝑖=0 adalah jumlah kuadrat kesalahan dalam suatu pengamatan;  dan 𝑛 adalah  jumlah  pengukuran  yang dilakukan.
Penghitungan terhadap 85 sampel posisi koordinat dilakukan.  Sebagian  sampel  tersaji  pada  Tabel  3. Penghitungan  menghasilkan nilai  seperti berikut:
RMSE  X = 4,75203622  meter RMSE  Y  = 2,988408981  meter RMSE  Jarak = 5,6135939  meter
Dari  nilai  nilai  yang  didapatkan,  terdapat perbedaan  titik  hasil  model  dengan  data  uji  lapangan sebesar 5,6 meter. Dengan demikian sa dikatakan akurasi spasial untuk sebaran lokasi  titik kerusakan jalan adalah ± 5,6  meter.

## 4. Kesimpulan
Uji  coba  deteksi  kerusakan  jalan  berbasis Deep Learning telah dilakukan menggunakan model YOLOv4Tiny  dengan  memanfaatkan  dataset  IEEE  Road
Tabel  3 . Sebagian sampel data perbandingan koodinat deteksi kerusakan pada model dan lapangan
YOLO  X YOLO  Y VALIDASI  X VALIDASI  Y DELTA  X DELTA  Y 435322,97 9222848,96 435317,28 9222852,93 5,69 -3,97 435203,68 9222866,49 435191,60 9222876,53 12,08 -10,04 435118,42 9222897,74 435111,87 9222900,28 6,55 -2,54 435005,91 9222919,56 435014,38 9222918,81 -8,47 0,75 434837,42 9222987,04 434840,40 9222986,51 -2,98 0,53 434829,91 9222989,76 434831,90 9222988,71 -1,99 1,05 434956,96 9222921,57 434958,19 9222921,71 -1,23 -0,14 434948,17 9222924,49 434948,54 9222924,82 -0,37 -0,33 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 434619,94 9222986,20 434624,21 9222981,04 -4,27 5,16 432897,82 9225150,88 432904,81 9225149,04 -6,99 1,84 432934,22 9225174,18 432937,33 9225173,55 -3,11 0,63

## TEKNIK, 44 (1), 2023, 14
doi: 10.14710/teknik.v44i1.51908               Copyright © 2023, TEKNIK,  p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Damage  Detection .  Model  deteksi  ini  memiliki  besaran mean Average Precision (mAP) sebesar 41% dan average loss sebesar 0,6428. Besaran mAP yang didapat sebesar 41%. Dengan demikian model ini dapat digunakan untuk identifikasi  kerusakan  jalan  dari  video  maupun  gambar, dengan  menambahkan  data  spasial.  Dengan  kombinasi ini,maka bisa didapatkan titik persebaran kerusakan jalan yang  teridentifikasi  model.  Uji  akurasi  model  dengan matriks  konfusi  dengan  85  sampel.  Model  memiliki  nilai overall accuracy sebesar 88% dan nilai k appa accuracy sebesar  86%.  Secara  tinjauan  akurasi  hasil  ini  sudah sangat  baik.  Lokasi  kerusakan  jalan  dalam  model  di  uji dengan validasi posisi menggunakan GPS tangan ( hand- held ) menghasilkan  nilai RMSE  sebesar 5,6  meter.  Hasil ini sudah cukup baik karena perbedaan lokasi ± 5,6 meter masih bisa dilihat secara visual disekitar  lokasi.

## Ucapan  Terima  Kasih
Penghargaan sebesar-besarnya dari penulis  disampaikan kepada  Program  Doktor  Teknik  Sipil,  Teknik  Geodesi, dan  Fakultas  Teknik  UNDIP  yang  secra  langsung maupun  tidak  telah  membantu  penulis  menyelesaikan tulisan ini.

## Daftar  Pustaka
Biros, D.,  Sharma,  M.  and Biros,  J.  (2019)  ‘Vulnerability and  risk  mitigation  in  AI  and  machine  learning’, Cutter business technology journal , 32(8).
Bochkovskiy,  A.,  Wang,  C.Y.  and  Liao,  H.Y.M.  (2020) ‘YOLOv4’, CVPR  Work shop  on  The  Future  of Datasets in Vision [Preprint].
Charles  D.  Ghilani  (2018) Adjustment  Computations : Spatial Data Analysis . Sixth Edit. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Chen,  Q. et  al. (2020)  ‘Road  damage  detection  and classification  using  mask  R-CNN  with  DenseNet backbone’, Computers, Materials and Continua , 65(3). Available at: https://doi.org/10.32604/cmc.2020.011191.
Congalton,  R.G.  and  Green,  K.  (2019)  ‘Analysis  of Differences in  the Error  Matrix’, in Assessing  the Accuracy of Remotely Sensed Data . Available at: https://doi.org/10.1201/9780429052729-9.
Fan,  R.  and  Liu,  M.  (2020)  ‘Road  Damage  Detection Based on Unsupervised Disparity Map Segmentation’, IEEE Transactions on Intelligent Transportation  Systems ,  21(11),  pp.  4906–4911. Available
at:
https://doi.org/10.1109/TITS.2019.2947206.
Kamilaris,  A.  and  Prenafeta-Boldú,  F.X.  (2018)  ‘A review of the use of convolutional neural networks
in  agriculture’, Journal  of  Agricultural  Science .
Available
at:
https://doi.org/10.1017/S0021859618000436. Kiranyaz,  S. et  al. (2021)  ‘1D  convolutional  neural networks and applications: A survey’, Mechanical Systems and Signal Processing , 151. Available at: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2020.107398. Lillesand, T.M.  and Kiefer,  R.W. (2008) Remote  sensing and image interpretation , Distribution .
Maeda,  H. et  al. (2018)  ‘Road  Damage  Detection  and Classification  Using  Deep  Neural  Networks  with Smartphone Images’, Computer-Aided  Civil  and Infrastructure  Engineering ,  33(12).  Available  at: https://doi.org/10.1111/mice.12387.
Pan,  Y. et  al. (2021)  ‘Monitoring  Asphalt  Pavement Aging  and  Damage  Conditions  from  Low- Altitude  UAV  Imagery  Based  on  a  CNN Approach ’, Canadian Journal of Remote Sensing , 47(3), pp. 432–449. Available at:
https://doi.org/10.1080/07038992.2020.1870217. Pisharoty,  P.R.  (1983)  ‘Introduction  to  remote  sensing’, Proceedings of  the  Indian  Academy  of  Sciences Section  C:  Engineering  Sciences [Preprint]. Available at: https://doi.org/10.1007/BF02842927.
Redmon,  J. et  al. (2016)  ‘You  only  look  once:  Unified, real-time  object  detection’, Proceedings  of  the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 2016-Decem, pp.
779–788. Available at:
https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91.
Rego, A. et  al. (2018)  ‘An  Intelligent  System  for  Video Surveillance in  IoT  Environments’, IEEE  Access ,
6. Available at: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2842034.
Sharma,  A.  (2018)  ‘Confusion  Matrix  in  Machine
Learning’, Www.Geek sforgeek s.Org [Preprint].
Wegman,  F.  (2017)  ‘The  future  of  road  safety:  A worldwide  perspective’, IATSS  Research ,  40(2),
pp. 66–71. Available at:
https://doi.org/10.1016/j.iatssr.2016.05.003. Zhang,  X. et  al. (2020)  ‘Exploring  the  Tricks  for  Road Damage Detection with A One-Stage Detector’, in 2020 IEEE International Conference on Big Data (Big  Data) .  IEEE,  pp.  5616–5621.  Available  at: https://doi.org/10.1109/BigData50022.2020.9377 923.
Zimmermann,  T. et  al. (2017)  ‘When  road-kill  hotspots do  not  indicate  the  best  sites  for  road-kill mitigation’, Journal  of  Applied  Ecology ,  54(5). Available at: https://doi.org/10.1111/1365- 2664.12870 .