論文の概要: Learning to Automatically Catch Potholes in Worldwide Road Scene Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07986v2
• Date: Tue, 18 May 2021 07:15:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-19 11:14:16.738067
• Title: Learning to Automatically Catch Potholes in Worldwide Road Scene Images
• Title（参考訳）: ワールドワイドロードシーン画像におけるポットホールの自動捕捉学習
• Authors: J. Javier Yebes, David Montero, Ignacio Arriola
• Abstract要約: 実世界の道路シーンの画像からポットホール検出の課題に取り組んだ。 私たちはpotholeアノテーションで画像の大規模なデータセットを構築しました。 次に,高速なr-cnnとssd深層ニューラルネットワークに基づく4種類の物体検出モデルを微調整した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Among several road hazards that are present in any paved way in the world, potholes are one of the most annoying and also involving higher maintenance costs. There exists an increasing interest on the automated detection of these hazards enabled by technological and research progress. Our research work tackled the challenge of pothole detection from images of real world road scenes. The main novelty resides on the application of the latest progress in AI to learn the visual appearance of potholes. We built a large dataset of images with pothole annotations. They contained road scenes from different cities in the world, taken with different cameras, vehicles and viewpoints under varied environmental conditions. Then, we fine-tuned four different object detection models based on Faster R-CNN and SSD deep neural networks. We achieved high average precision and the pothole detector was tested on the Nvidia DrivePX2 platform with GPGPU capability, which can be embedded on vehicles. Moreover, it was deployed on a real vehicle to notify the detected potholes to a given IoT platform as part of AUTOPILOT H2020 project.
• Abstract（参考訳）: 世界中の舗装道路に存在するいくつかの道路の危険の中で、ポットホールは最も厄介なものの1つであり、メンテナンスコストも高い。 技術や研究の進展により、これらの危険を自動的に検出することへの関心が高まっている。 我々の研究は、現実世界の道路シーンの画像から抜け穴を検出するという課題に取り組みました。 主な斬新さは、最新のAIの進歩を応用して、穴の視覚的外観を学ぶことにある。 私たちはpotholeアノテーションで画像の大規模なデータセットを構築しました。 彼らは、様々な環境条件下で異なるカメラ、車両、視点で撮影された世界中の異なる都市の道路シーンを含んでいた。 次に,高速なr-cnnとssd深層ニューラルネットワークに基づく4種類の物体検出モデルを微調整した。 車両に埋め込むことができるGPGPU機能を備えたNvidia DrivePX2プラットフォーム上で,高い平均精度を達成し,ポットホール検出器を試験した。 さらに、AUTOPILOT H2020プロジェクトの一環として、検出されたポットホールを所定のIoTプラットフォームに通知するために、実際の車両にデプロイされた。

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