論文の概要: Obstruction level detection of sewer videos using convolutional neural
networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01284v1
- Date: Tue, 4 Feb 2020 13:52:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-04 03:37:18.072511
- Title: Obstruction level detection of sewer videos using convolutional neural
networks
- Title(参考訳): 畳み込みニューラルネットワークを用いた下水道映像の妨害レベル検出
- Authors: Mario A. Gutierrez-Mondragon, Dario Garcia-Gasulla, Sergio
Alvarez-Napagao, Jaume Brossa-Ordo\~nez and Rafael Gimenez-Esteban
- Abstract要約: 我々は,パイプの閉塞レベルを特定するために畳み込みニューラルネットワークを訓練する。
最後に, 提案システムにより, 下水道試験における速度, 精度, 整合性を向上することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Worldwide, sewer networks are designed to transport wastewater to a
centralized treatment plant to be treated and returned to the environment. This
process is critical for the current society, preventing waterborne illnesses,
providing safe drinking water and enhancing general sanitation. To keep a sewer
network perfectly operational, sampling inspections are performed constantly to
identify obstructions. Typically, a Closed-Circuit Television system is used to
record the inside of pipes and report the obstruction level, which may trigger
a cleaning operative. Currently, the obstruction level assessment is done
manually, which is time-consuming and inconsistent. In this work, we design a
methodology to train a Convolutional Neural Network for identifying the level
of obstruction in pipes, thus reducing the human effort required on such a
frequent and repetitive task. We gathered a database of videos that are
explored and adapted to generate useful frames to fed into the model. Our
resulting classifier obtains deployment ready performances. To validate the
consistency of the approach and its industrial applicability, we integrate the
Layer-wise Relevance Propagation explainability technique, which enables us to
further understand the behavior of the neural network for this task. In the
end, the proposed system can provide higher speed, accuracy, and consistency in
the process of sewer examination. Our analysis also uncovers some guidelines on
how to further improve the quality of the data gathering methodology.
- Abstract(参考訳): 下水道網は、排水を中央処理場に輸送して処理し、環境に戻すように設計されている。
このプロセスは現在の社会にとって重要であり、水性疾患を予防し、安全な飲料水を提供し、一般的な衛生を強化する。
下水道網の完全運用を維持するため、常にサンプリング検査を行い、障害を識別する。
通常、閉鎖回路テレビシステムはパイプの内部を記録し、妨害レベルを報告するために使われ、掃除作業が引き起こされる可能性がある。
現在、障害レベルのアセスメントは手動で行われており、時間がかかり、一貫性がない。
本研究では,パイプの閉塞レベルを特定するために畳み込みニューラルネットワークを訓練する手法を設計し,このような頻繁かつ反復的な作業に要する人的労力を削減する。
私たちは、モデルに入力するための有用なフレームを生成するために、探索および適応されたビデオのデータベースを集めました。
結果として得られた分類器は、デプロイ可能なパフォーマンスを得る。
このアプローチの一貫性と工業的適用性を検証するために,階層的適合性伝達説明可能性技術を統合することで,ニューラルネットワークの動作をより深く理解することができる。
最後に, 提案システムにより, 下水道試験における速度, 精度, 整合性を向上することができる。
私たちの分析では、データ収集方法論のさらなる品質向上に関するガイドラインも公開しています。
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