論文の概要: Per-pixel Classification Rebar Exposures in Bridge Eye-inspection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12805v1
• Date: Wed, 22 Apr 2020 17:28:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 18:05:58.368269
• Title: Per-pixel Classification Rebar Exposures in Bridge Eye-inspection
• Title（参考訳）: ブリッジアイインスペクションにおけるピクセル単位のレバー露光
• Authors: Takato Yasuno, Nakajima Michihiro, and Noda Kazuhiro
• Abstract要約: 低画素画像のセマンティックセグメンテーションを可能にするトランスファー学習の3つの損傷検出手法を提案する。 本稿では,実世界の橋梁106面の208枚の残響画像を用いた結果について述べる。
• 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: Efficient inspection and accurate diagnosis are required for civil infrastructures with 50 years since completion. Especially in municipalities, the shortage of technical staff and budget constraints on repair expenses have become a critical problem. If we can detect damaged photos automatically per-pixels from the record of the inspection record in addition to the 5-step judgment and countermeasure classification of eye-inspection vision, then it is possible that countermeasure information can be provided more flexibly, whether we need to repair and how large the expose of damage interest. A piece of damage photo is often sparse as long as it is not zoomed around damage, exactly the range where the detection target is photographed, is at most only 1%. Generally speaking, rebar exposure is frequently occurred, and there are many opportunities to judge repair measure. In this paper, we propose three damage detection methods of transfer learning which enables semantic segmentation in an image with low pixels using damaged photos of human eye-inspection. Also, we tried to create a deep convolutional network from scratch with the preprocessing that random crops with rotations are generated. In fact, we show the results applied this method using the 208 rebar exposed images on the 106 real-world bridges. Finally, future tasks of damage detection modeling are mentioned.
• Abstract（参考訳）: 完成から50年を経過した民間インフラでは,効率的な検査と正確な診断が必要である。 特に市町村では、技術スタッフの不足と修理費の予算制約が問題となっている。 5段階の目視判定と対応分類に加えて、検査記録の記録から自動的に1ピクセル当たりの損傷写真を検出することができれば、補修が必要か、どの程度のダメージ利息を暴露するかに関わらず、より柔軟に対策情報を提供できる可能性がある。 検出対象が撮影される範囲が1%以上で、損傷の周囲をズームしない限り、ダメージ写真はスパースされることが多い。 一般的には、反バーの露出が頻繁に発生し、補修措置を判断する機会も多い。 本稿では,人間の目視の損傷写真を用いて,低画素画像のセマンティックセグメンテーションを可能にするトランスファー学習の3つの損傷検出手法を提案する。 また、回転するランダムな作物が生成される前処理により、スクラッチから深層畳み込みネットワークを構築しようとした。 実世界106本の橋上208枚の残響画像を用いて,本手法を適用した。 最後に,損傷検出モデリングの今後の課題について述べる。

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