論文の概要: Regression on Deep Visual Features using Artificial Neural Networks
(ANNs) to Predict Hydraulic Blockage at Culverts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03233v1
- Date: Sun, 25 Apr 2021 14:58:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-11 10:53:43.285956
- Title: Regression on Deep Visual Features using Artificial Neural Networks
(ANNs) to Predict Hydraulic Blockage at Culverts
- Title（参考訳）: ニューラルネットワーク(anns)を用いたカルバートの水圧閉塞予測のための深部視覚特徴の回帰
- Authors: Umair Iqbal, Johan Barthelemy, Wanqing Li and Pascal Perez
- Abstract要約: 都市景観における横断排水水理構造物(例えばカルバート、ブリッジ)は、輸送された破片によってブロックされやすく、しばしばフラッシュフラッドを引き起こす。
本稿では,カルバートにおける水圧閉塞の予測における深い視覚特徴の利用を提案する。
入力として変換のイメージを取得し、ディープラーニングモデルを使用して視覚的特徴を抽出し、視覚的特徴を前処理し、回帰モデルにフィードし、対応する油圧閉塞を予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.532200478443773
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cross drainage hydraulic structures (i.e., culverts, bridges) in urban
landscapes are prone to getting blocked by transported debris which often
results in causing the flash floods. In context of Australia, Wollongong City
Council (WCC) blockage conduit policy is the only formal guideline to consider
blockage in design process. However, many argue that this policy is based on
the post floods visual inspections and hence can not be considered accurate
representation of hydraulic blockage. As a result of this on-going debate,
visual blockage and hydraulic blockage are considered two distinct terms with
no established quantifiable relation among both. This paper attempts to relate
both terms by proposing the use of deep visual features for prediction of
hydraulic blockage at a given culvert. An end-to-end machine learning pipeline
is propounded which takes an image of culvert as input, extract visual features
using deep learning models, pre-process the visual features and feed into
regression model to predict the corresponding hydraulic blockage. Dataset
(i.e., Hydrology-Lab Dataset (HD), Visual Hydrology-Lab Dataset (VHD)) used in
this research was collected from in-lab experiments carried out using scaled
physical models of culverts where multiple blockage scenarios were replicated
at scale. Performance of regression models was assessed using standard
evaluation metrics. Furthermore, performance of overall machine learning
pipeline was assessed in terms of processing times for relative comparison of
models and hardware requirement analysis. From the results ANN used with
MobileNet extracted visual features achieved the best regression performance
with $R^{2}$ score of 0.7855. Positive value of $R^{2}$ score indicated the
presence of correlation between visual features and hydraulic blockage and
suggested that both can be interrelated with each other.
- Abstract（参考訳）: 都市景観における横断排水水理構造物(例えばカルバート、ブリッジ)は、輸送された破片によってブロックされやすく、しばしばフラッシュフラッドを引き起こす。
オーストラリアでは、Wollongong City Council (WCC) のブロック・コンジット・ポリシーが、設計プロセスにおけるブロックを考慮に入れた唯一の公式ガイドラインである。
しかし、この方針は洪水後の視覚検査に基づいており、水圧遮断の正確な表現とは考えられないという意見も多い。
この議論の結果として、視覚的遮断と水理的遮断は、両者の間に確立された定量的な関係を持たない2つの異なる用語と見なされる。
本稿では, 油圧遮断の予測に深い視覚的特徴を用いることにより, 両項を関連づけることを試みる。
入力として変換のイメージを取得し、ディープラーニングモデルを使用して視覚的特徴を抽出し、視覚的特徴を前処理し、回帰モデルにフィードし、対応する油圧閉塞を予測する。
本研究で使用したデータセット(Hydrology-Lab Dataset (HD), Visual Hydrology-Lab Dataset (VHD))は, 複数のブロックシナリオを大規模に再現した変圧器のスケールされた物理モデルを用いて実験した。
回帰モデルの性能は標準評価指標を用いて評価した。
さらに、モデルとハードウェア要求分析の相対比較の処理時間の観点から、全体的な機械学習パイプラインの性能を評価した。
MobileNetで使用したANNによる視覚的特徴抽出は,R^{2}$スコア0.7855で最高の回帰性能を達成した。
R^{2}$スコアの正の値は、視覚特徴と油圧遮断の相関の存在を示し、両者が相互に関連があることを示唆した。
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