1. Enhanced precision in axle configuration inference for bridge weigh-in-motion systems using computer vision and deep learningDomen Šoberl, Jan Kalin, Andrej Anžlin, Maja Kreslin, Klen Čopič Pucihar, Matjaž Kljun, Doron Hekič, Aleš Žnidarič, 2025, original scientific article Abstract: Heavy goods vehicles (HGVs) have a significant impact on road and bridge infrastructure, with overloaded vehicles accelerating structural deterioration and increasing safety risks. Bridge weigh-in-motion (B-WIM) systems estimate gross vehicle weight (GVW) using strain measurements, but inaccuracies in axle configuration recognition can reduce reliability. This study presents a low-cost computer vision (CV) extension for existing B-WIM installations that verifies strain-inferred axle configurations using traffic camera images and flags GVW estimates as reliable or unreliable. Experiments on a data set of over 30,000 HGV records show that by combining convolutional neural networks with strain-based heuristics, GVW reliability can improve from 96.7% to 99.89%, effectively excluding nearly all erroneous measurements. The approach operates without interrupting ongoing B-WIM operations and can be applied retrospectively to historical data. Limitations include the inability to detect raised axles (RAs), which the method excludes as unreliable. This method provides a practical, high-precision enhancement for structural health monitoring of bridges.
Keywords: B-WIM, computer vision, deep learning
Published in RUP: 16.01.2026; Views: 605; Downloads: 5
 Full text (2,01 MB)
This document has more files! More... |
2. |
3. |
4. Kognitivno-konstruktivistični model pouka matematike v 1. triletju osnovne šole : teoretična zasnova modela in njegova didaktična izpeljavaLea Kozel, 2016, doctoral dissertation Keywords: osnovna šola, 1. triletje, učni načrti, pouk matematike, oblikovanje eksperimentalnega kognitivno-konstruktivističnega modela pouka, aktivne metode dela, znanje učencev, motivacija učencev
Published in RUP: 23.07.2020; Views: 4712; Downloads: 245
Full text (7,46 MB) |
5. |
6. |
7. The importance of recognizing roles in teams for higher-quality work in preschools and schoolsJurka Lepičnik-Vodopivec, Maja Hmelak, 2015, published scientific conference contribution Keywords: vzgojiteljice, vloge, timsko delo, sodelovanje, komunikacija, preschool teacher, roles, team work, collaboration, communication
Published in RUP: 03.04.2017; Views: 5453; Downloads: 144
 Link to full text |
8. Pričakovanja vzgojiteljev predšolskih otrok, vezana na njihov profesionalni razvojMaja Hmelak, Jurka Lepičnik-Vodopivec, 2013, original scientific article Abstract: V prispevku želimo osvetliti vzgojiteljev profesionalni razvoj z vidika njegovih strokovnih in osebnih pričakovanj. V prvem delu na kratko predstavljamo sodobne težnje po vse večji profesionalnosti vzgojitelja predšolskih otrok, na kar se navezujejo tudi njegova (vedno večja) lastna pričakovanja. V nadaljevanju se osredotočimo na izsledke empirične raziskave, ki smo jo izvajali na vzorcu 616 slovenskih in hrvaških študentov predšolske vzgoje in vzgojiteljev predšolskih otrok. Tovrstne analize razkrivajo obstoj vrste zanimivih (pričakovanih/nepričakovanih) podobnosti in razlik v pričakovanjih vzgojiteljev predšolskih otrok o njihovem profesionalnem razvoju glede na osebo (vzgojitelj, študent), spol (moški, ženski), status (novinci, uveljavljeni, izkušeni) in državo (Slovenija, Hrvaška).
Keywords: predšolska vzgoja, predšolski otroci, vzgojitelji, profesionalni razvoj
Published in RUP: 03.04.2017; Views: 4081; Downloads: 83
Link to full text |
9. Aktivna soudeležba študentov kot osnova za kakovosten študijJurka Lepičnik-Vodopivec, Maja Hmelak, 2015, independent scientific component part or a chapter in a monograph Abstract: Študij je vedno odvisen od časa in prostora, v katerem poteka, ter tega, kako profesorji organizirajo delo. Postmoderna družba je družba nenehnih sprememb (kulturnih, političnih, družbenih), ki zahtevajo prilagajanje tako od posameznikov kot tudi organizacij. In zato je tudi študij, še posebno kakovost njegove izvedbe, močno odvisen od širših družbenih dogajanj in (ali pa še posebno) osebe (profesorja), ki je neposredno odgovorna za njegovo izvedbo. Kot protiutež profesorju je študent, torej oseba, željan novega znanja in dokazovanja svojih dosedanjih sposobnosti, spretnosti, znanja. Njune poti se srečujejo, da pa bi tudi sodelovala, si je treba prizadevati za aktivno udeležbo obeh. Avtorici v članku tako preučujeta problem kakovostnega študija z vidika aktivnosti študentov, predvsem se osredotočata na dejavnike in osebe, ki k temu pripomorejo, pa tudi načine za njegovo uresničitev. V prvem delu predstavljata teoretična izhodišča, pri čemer sta soočili razmišljanja različnih avtorjev (Apple 1992; Biutink 2009; Lepičnik Vodopivec 2002; Saracho in Spodek 2007 in drugi) ter podali odgovore na vprašanja o kakovostnem študiju preko aktivnosti samih študentov. Ob tem sta posegli tako na področje strokovnega izobraževanja in učenja kot tudi osebnostnega razvoja oseb, ki v procesu aktivnega študija sodelujejo (študentje in profesorji). V drugem delu predstavljata in utemeljujeta možnosti, načine in naloge za spodbujanje aktivnosti študentov. Osredotočili sta se na študij predšolske vzgoje in študente, ki se pripravljajo za poklic vzgojitelja predšolskih otrok. Konkretno sta prikazali primer naloge (priprava in izdelava ter predstavitev priročnika preko delnih nalog in zadolžitev) za spodbujanje aktivnosti študentov in hkrati utemeljili dosežke tako na strokovnem kot tudi osebnostnem področju študenta. Ob tem sta pojasnili, kakšen vpliv ima aktivna soudeležba med drugim na strokovni in osebnostni razvoj profesorja. V zaključku poudarjata pomembnost medsebojnega sodelovanja in nujnost samoaktivnosti študenta za kakovosten študij kot celoto in predvsem za kakovosten strokovni in osebnostni razvoj vseh udeleženih (študentov in profesorjev).
Keywords: aktivnost, študentje, študij, kakovost, učenje, predšolska vzgoja, strokovno izobraževanje, osebnostni razvoj
Published in RUP: 14.10.2015; Views: 5418; Downloads: 96
Link to full text |
10. |
