論文の概要: PointCrack3D: Crack Detection in Unstructured Environments using a
3D-Point-Cloud-Based Deep Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11615v1
- Date: Tue, 23 Nov 2021 02:33:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-25 05:06:52.010198
- Title: PointCrack3D: Crack Detection in Unstructured Environments using a
3D-Point-Cloud-Based Deep Neural Network
- Title（参考訳）: PointCrack3D: 3D-Point-Cloud-based Deep Neural Network を用いた非構造環境におけるき裂検出
- Authors: Faris Azhari and Charlotte Sennersten and Michael Milford and Thierry
Peynot
- Abstract要約: 本稿では,非構造面に対する新しい3Dポイント・クラウド・ベースのき裂検出アルゴリズムであるPointCrack3Dを提案する。
この手法は、新しい大きな天然岩のデータセットで実験的に検証された。
その結果, ひび割れ検出率は全体の97%, ひび割れの100%であり, 最大幅は3cm以上であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.330700719146215
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Surface cracks on buildings, natural walls and underground mine tunnels can
indicate serious structural integrity issues that threaten the safety of the
structure and people in the environment. Timely detection and monitoring of
cracks are crucial to managing these risks, especially if the systems can be
made highly automated through robots. Vision-based crack detection algorithms
using deep neural networks have exhibited promise for structured surfaces such
as walls or civil engineering tunnels, but little work has addressed highly
unstructured environments such as rock cliffs and bare mining tunnels. To
address this challenge, this paper presents PointCrack3D, a new
3D-point-cloud-based crack detection algorithm for unstructured surfaces. The
method comprises three key components: an adaptive down-sampling method that
maintains sufficient crack point density, a DNN that classifies each point as
crack or non-crack, and a post-processing clustering method that groups crack
points into crack instances. The method was validated experimentally on a new
large natural rock dataset, comprising coloured LIDAR point clouds spanning
more than 900 m^2 and 412 individual cracks. Results demonstrate a crack
detection rate of 97% overall and 100% for cracks with a maximum width of more
than 3 cm, significantly outperforming the state of the art. Furthermore, for
cross-validation, PointCrack3D was applied to an entirely new dataset acquired
in different locations and not used at all in training and shown to detect 100%
of its crack instances. We also characterise the relationship between detection
performance, crack width and number of points per crack, providing a foundation
upon which to make decisions about both practical deployments and future
research directions.
- Abstract（参考訳）: 建物や自然の壁、地雷トンネルの表面のひび割れは、構造物や環境の安全性を脅かす深刻な構造的完全性の問題を示している。
ひび割れのタイムリーな検出と監視は、特にシステムがロボットによって高度に自動化される場合、これらのリスクを管理する上で重要である。
深層ニューラルネットワークを用いた視覚ベースのき裂検出アルゴリズムは、壁や土木トンネルなどの構造面を約束しているが、岩の崖や裸の鉱山トンネルのような非構造環境に対処する研究はほとんどない。
そこで本稿では,非構造面に対する新たな3dポイントクラウドクラック検出アルゴリズムであるpointcrack3dを提案する。
十分なき裂点密度を維持する適応的なダウンサンプリング法と、各点をき裂点または非き裂点として分類するDNNと、き裂点をき裂点に分類する後処理クラスタリング法とからなる。
この方法は,900 m^2以上および412個の亀裂にまたがる色付きLIDAR点雲からなる,新しい大きな天然岩のデータセットを用いて実験的に検証した。
その結果, ひび割れ検出率は総じて97%, ひび割れ検出率は100%であり, 最大幅が3cm以上であった。
さらに、クロスバリデーションのために、pointcrack3dは異なる場所で取得された全く新しいデータセットに適用され、トレーニングには全く使われず、そのクラックインスタンスの100%を検出できた。
また, 検出性能, ひび割れ幅, ひび割れ当たり点数との関係を特徴付けるとともに, 実用的展開と今後の研究方向性の両面での意思決定の基盤となる。
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