論文の概要: Postdisaster image-based damage detection and repair cost estimation of
reinforced concrete buildings using dual convolutional neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09862v1
- Date: Tue, 16 Nov 2021 00:15:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-19 15:15:44.361892
- Title: Postdisaster image-based damage detection and repair cost estimation of
reinforced concrete buildings using dual convolutional neural networks
- Title(参考訳): 二重畳み込みニューラルネットワークを用いた鉄筋コンクリート構造物の損傷検出と補修コスト推定
- Authors: Xiao Pan, T.Y. Yang
- Abstract要約: YOLO-v2と呼ばれる物体検出ニューラルネットワークが実装され、トレーニングおよびテストにおける平均精度は98.2%と84.5%である。
提案したYOLO-v2は分類ニューラルネットワークと組み合わせて, 鉄筋コンクリート構造物の臨界損傷状態の同定精度を7.5%向上させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.5048502067705103
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reinforced concrete buildings are commonly used around the world. With recent
earthquakes worldwide, rapid structural damage inspection and repair cost
evaluation are crucial for building owners and policy makers to make informed
risk management decisions. To improve the efficiency of such inspection,
advanced computer vision techniques based on convolution neural networks have
been adopted in recent research to rapidly quantify the damage state of
structures. In this paper, an advanced object detection neural network, named
YOLO-v2, is implemented which achieves 98.2% and 84.5% average precision in
training and testing, respectively. The proposed YOLO-v2 is used in combination
with the classification neural network, which improves the identification
accuracy for critical damage state of reinforced concrete structures by 7.5%.
The improved classification procedures allow engineers to rapidly and more
accurately quantify the damage states of the structure, and also localize the
critical damage features. The identified damage state can then be integrated
with the state-of-the-art performance evaluation framework to quantify the
financial losses of critical reinforced concrete buildings. The results can be
used by the building owners and decision makers to make informed risk
management decisions immediately after the strong earthquake shaking. Hence,
resources can be allocated rapidly to improve the resiliency of the community.
- Abstract(参考訳): 鉄筋コンクリート建築は世界中で広く使われている。
近年の世界の地震では、建物の所有者や政策立案者にとって、構造的被害の迅速検査と修復コスト評価が重要になっている。
このような検査の効率を向上させるため,最近の研究では,畳み込みニューラルネットワークに基づく高度なコンピュータビジョン技術を採用し,構造物の損傷状況を迅速定量化している。
本稿では, YOLO-v2と呼ばれる高度な物体検出ニューラルネットワークを実装し, 平均精度98.2%, 平均精度84.5%を実現した。
提案したYOLO-v2は分類ニューラルネットワークと組み合わせて, 鉄筋コンクリート構造物の臨界損傷状態の同定精度を7.5%向上させる。
改良された分類手順により、技術者は構造物の損傷状態を迅速かつ正確に定量化し、臨界損傷特性を局所化することができる。
そして、特定された損傷状態を最先端性能評価フレームワークに統合し、重要な鉄筋コンクリート構造物の経済的損失を定量化することができる。
この結果は、強震の直後に、建物の所有者や意思決定者が情報的リスク管理決定を行うために利用できる。
したがって、コミュニティのレジリエンスを改善するために、リソースを迅速に割り当てることができる。
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