論文の概要: Efficient Non-Compression Auto-Encoder for Driving Noise-based Road Surface Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10985v1
• Date: Mon, 22 Nov 2021 04:59:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-23 17:24:52.392051
• Title: Efficient Non-Compression Auto-Encoder for Driving Noise-based Road Surface Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 騒音による路面異常検出のための高効率非圧縮オートエンコーダ
• Authors: YeongHyeon Park and JongHee Jung
• Abstract要約: 本稿では,より少ない計算資源と高い異常検出性能を実現するために,畳み込み型自動エンコーダを用いた異常検出モデルを提案する。 その結果、従来のモデルに比べてニューラルネットワークの計算コストは最大1/25に削減され、異常検出性能は最大7.72%向上した。
• 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: Wet weather makes water film over the road and that film causes lower friction between tire and road surface. When a vehicle passes the low-friction road, the accident can occur up to 35% higher frequency than a normal condition road. In order to prevent accidents as above, identifying the road condition in real-time is essential. Thus, we propose a convolutional auto-encoder-based anomaly detection model for taking both less computational resources and achieving higher anomaly detection performance. The proposed model adopts a non-compression method rather than a conventional bottleneck structured auto-encoder. As a result, the computational cost of the neural network is reduced up to 1 over 25 compared to the conventional models and the anomaly detection performance is improved by up to 7.72%. Thus, we conclude the proposed model as a cutting-edge algorithm for real-time anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: 湿った天候は道路上の水膜を作り、そのフィルムはタイヤと路面の間の摩擦を低下させる。 車両が低圧道路を通過すると、事故は通常の条件道路よりも最大35%の頻度で発生する。 上記のような事故を防止するためには,道路状況のリアルタイム識別が不可欠である。 そこで本稿では,計算資源の削減と異常検出性能の向上を両立させる畳み込み型自動エンコーダによる異常検出モデルを提案する。 提案モデルは,従来のボトルネック構造化オートエンコーダではなく,非圧縮方式を採用する。 その結果、従来のモデルに比べてニューラルネットワークの計算コストは最大1/25に削減され、異常検出性能は最大7.72%向上した。 そこで我々は,提案手法をリアルタイム異常検出のための最先端アルゴリズムとして結論づける。

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