論文の概要: Defect segmentation: Mapping tunnel lining internal defects with ground penetrating radar data using a convolutional neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13120v1
• Date: Sun, 29 Mar 2020 19:30:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 13:31:14.741048
• Title: Defect segmentation: Mapping tunnel lining internal defects with ground penetrating radar data using a convolutional neural network
• Title（参考訳）: 欠陥セグメンテーション:畳み込みニューラルネットワークを用いた地中レーダデータによる内部欠陥のマッピングトンネル
• Authors: Senlin Yang, Zhengfang Wang, Jing Wang, Anthony G. Cohn, Jiaqi Zhang, Peng Jiang, Peng Jiang, Qingmei Sui
• Abstract要約: 本研究では, トンネル内部欠陥の非破壊検出のための地中貫入レーダ(GPR)データ処理手法を提案する。 この手法では、内部欠陥構造をGPR合成データにマッピングするために、Segnetと呼ばれるCNNとLov'aszソフトマックス損失関数を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.469645178974638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research proposes a Ground Penetrating Radar (GPR) data processing method for non-destructive detection of tunnel lining internal defects, called defect segmentation. To perform this critical step of automatic tunnel lining detection, the method uses a CNN called Segnet combined with the Lov\'asz softmax loss function to map the internal defect structure with GPR synthetic data, which improves the accuracy, automation and efficiency of defects detection. The novel method we present overcomes several difficulties of traditional GPR data interpretation as demonstrated by an evaluation on both synthetic and real datas -- to verify the method on real data, a test model containing a known defect was designed and built and GPR data was obtained and analyzed.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,内部欠陥を非破壊的に検出するための地中レーダ(gpr)データ処理手法を提案する。 自動トンネルライニング検出のこの重要なステップを実現するため,Lov\'aszソフトマックス損失関数と組み合わせたCNNを用いて内部欠陥構造をGPR合成データにマッピングし,欠陥検出の精度,自動化,効率を向上させる。 本手法は, 実データと合成データの両方の評価により, 従来のgprデータ解釈の難しさを克服し, 実データ上での手法の検証を行い, 既知の欠陥を含むテストモデルを設計, 構築し, 解析を行った。

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