To determine the actual level of bl

To determine the actual level of blockage in each experiment, the experts defined the reasoning that considers different combinations of damage conditions that are observed on building components (Table 4). This reasoning was used to determine the ground truth, which was used to (1) evaluate the accuracyofthe sensor data, (2) evaluate the accuracy of the video camera data, and (3) create decision trees. When evaluating the accuracy of sensor data, the ground truth was determined via visually evaluating the real damage that occurred on each building component during the experiments. On the other hand, the actual blockage levels at each node were determined to be used as ground truth for evaluation of accuracy of the video camera and for creating decision trees. The reasoning created by expert opinion (Table 4) was used when determining the related blockage levels caused by damage on each building component. For instance, when two crosswise connections of the suspended ceiling are detached, the resulting blockage is a low-level blockage that does not prevent the passage from the hallway; therefore, it is classified as level B blockage. When two or more building components in the same node got damaged at the same time, die blockage level that was caused by each individual element is determined by using Table 4, and the highest blockage level was selected as the final blockage level. For instance, when two adjacent corners of the suspended ceiling were detached (i.e., causing a blockage level D), and a bookshelf fell down (i.e., blockage level C), the worst case was considered and the blockage level D was assigned.
For interpreting the video camera data, the snapshots taken during the experiments were evaluated. The snapshots were visually examined, and the blockage ratio intervals (e,g„ 21%-40%) that correspond to each blockage level (i.e., A, B, C, D and E) were determined. Table 5
shows the intervals of blockage ratios that was calculated from video camera snapshots and the corresponding blockage levels assigned.

Kết quả (Việt) 1:

Để xác định mức độ thực tế của tắc nghẽn trong mỗi thử nghiệm, các chuyên gia định nghĩa lý luận rằng sẽ xem xét các kết hợp khác nhau của điều kiện thiệt hại được quan sát thấy ngày xây dựng thành phần (bảng 4). Lý luận này đã được sử dụng để xác định sự thật đất, được sử dụng để (1) đánh giá dữ liệu cảm biến accuracyofthe, (2) đánh giá tính chính xác của dữ liệu máy quay video, và (3) tạo cây quyết định. Khi đánh giá tính chính xác của dữ liệu cảm biến, sự thật đất đã được xác định thông qua trực quan đánh giá thiệt hại thực sự xảy ra vào mỗi thành phần xây dựng trong các thí nghiệm. Mặt khác, các cấp tắc nghẽn thực tế tại mỗi nút đã xác định để được sử dụng như mặt đất thật để đánh giá tính chính xác của máy quay video và để tạo cây quyết định. Lý do tạo bởi ý kiến chuyên gia (bảng 4) được sử dụng khi xác định mức độ liên quan đến tắc nghẽn gây ra bởi các thiệt hại về mỗi thành phần xây dựng. Ví dụ, khi hai kết nối crosswise của Trần treo được tách ra, sự tắc nghẽn kết quả là một tắc nghẽn ở độ cao thấp mà không ngăn chặn thông qua từ hành lang; do đó, nó được xếp là tắc nghẽn cấp B. Khi hai hoặc nhiều thành phần xây dựng trong các nút tương tự đã bị hư hại cùng một lúc, mức độ tắc nghẽn chết là do mỗi yếu tố cá nhân được xác định bằng cách sử dụng bảng 4, và tắc nghẽn mức cao nhất được bầu chọn là mức độ tắc nghẽn cuối cùng. Ví dụ, khi hai góc cạnh của trần bị đình chỉ đã được tách ra (tức là, gây ra một mức độ tắc nghẽn D), và một kệ sách đã giảm xuống (tức là, tắc nghẽn cấp C), trường hợp xấu nhất xem xét và mức độ tắc nghẽn D được giao nhiệm vụ.Để giải thích các dữ liệu máy quay video, các bức ảnh chụp thực hiện trong các thí nghiệm đã được đánh giá. Các bức ảnh chụp đã được kiểm tra trực quan và các tắc nghẽn tỷ lệ khoảng (e, g"21% - 40%) tương ứng với mỗi cấp độ tắc nghẽn (tức là, A, B, C, D và E) đã được xác định. Bảng 5cho thấy các đoạn tắc nghẽn tỷ lệ được xác định từ ảnh chụp nhanh máy quay video và mức độ tắc nghẽn tương ứng được gán.

Kết quả (Việt) 2:

Để xác định mức độ thực tế của tắc nghẽn trong mỗi thí nghiệm, các chuyên gia xác định các lý luận rằng xem xét kết hợp khác nhau của điều kiện thiệt hại được quan sát vào các thành phần xây dựng (Bảng 4). Lập luận này đã được sử dụng để xác định sự thật mặt đất, được sử dụng để (1) đánh giá các dữ liệu cảm biến accuracyofthe, (2) đánh giá tính chính xác của dữ liệu camera video, và (3) tạo cây quyết định. Khi đánh giá độ chính xác của dữ liệu cảm biến, sự thật mặt đất được xác định thông qua trực quan đánh giá các thiệt hại thực tế đã xảy ra trên mỗi thành phần xây dựng trong các thí nghiệm. Mặt khác, mức độ tắc nghẽn thực tế tại mỗi nút là quyết tâm được sử dụng như thực địa để đánh giá độ chính xác của máy ảnh và video để tạo cây quyết định. Lý do được tạo ra bởi ý kiến chuyên gia (Bảng 4) được sử dụng khi xác định mức độ tắc nghẽn liên quan gây ra bởi thiệt hại trên mỗi thành phần xây dựng. Ví dụ, khi hai kết nối chéo của trần treo được tách ra, tắc nghẽn dẫn đến một sự tắc nghẽn ở mức độ thấp mà không ngăn cản việc thông qua từ hành lang; do đó, nó được xếp vào mức B tắc nghẽn. Khi hai hoặc nhiều thành phần xây dựng trong cùng một nút đã bị hư hỏng cùng một lúc, chết độ tắc nghẽn đã được gây ra bởi mỗi phần tử cá nhân được xác định bằng cách sử dụng bảng 4, và mức độ tắc nghẽn cao nhất đã được lựa chọn như là mức độ tắc nghẽn thức. Ví dụ, khi hai góc kề của trần treo được tách ra (tức là, gây ra một mức độ tắc nghẽn D), và một kệ sách rơi xuống (tức là, mức độ tắc nghẽn C), trường hợp xấu nhất đã được xem xét và cấp độ tắc nghẽn D đã được phân công.
Đối với giải thích các dữ liệu camera video, các bức ảnh được chụp trong thời gian thí nghiệm được đánh giá. Các bức ảnh chụp đã được kiểm tra trực quan, và khoảng thời gian tỷ lệ tắc nghẽn (e, g "21% -40%) tương ứng với từng mức độ tắc nghẽn (ví dụ, A, B, C, D và E) đã được xác định. Bảng 5
cho thấy khoảng thời gian tỷ lệ tắc nghẽn mà đã được tính toán từ các ảnh chụp camera video và mức độ tắc nghẽn giao tương ứng.