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Application of Zero-Shot Image-Based Large Language Models in Road Pavement Monitoring
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于零-shot学习的自动化道路铺装监测方法，利用大语言模型，克服了传统人工检测的主观性和机器学习对高质量标注数据的依赖。实验结果显示，该方法在道路状况评估方面优于专家评价，具有城市应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于零-shot学习的自动化道路铺装监测方法。
- 该方法利用大语言模型的图像识别和自然语言理解能力，克服了传统人工检测的主观性。
- 现有机器学习方法依赖高质量标注数据集的问题得以解决。
- 实验结果表明，该方法在道路状况评估方面优于专家评价。
- 该方法在城市规模应用中展现了潜力。
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