論文の概要: What's Cracking? A Review and Analysis of Deep Learning Methods for
Structural Crack Segmentation, Detection and Quantification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03714v1
- Date: Tue, 8 Feb 2022 08:22:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-09 15:30:36.516743
- Title: What's Cracking? A Review and Analysis of Deep Learning Methods for
Structural Crack Segmentation, Detection and Quantification
- Title（参考訳）: ひび割れって何?
構造き裂の分割・検出・定量化のための深層学習法のレビューと分析
- Authors: Jacob K\"onig, Mark Jenkins, Mike Mannion, Peter Barrie, Gordon
Morison
- Abstract要約: 本レビューは,ディープラーニングを利用したひび割れ解析アルゴリズムの分野における論文の概要を研究者に提供することを目的としている。
コンピュータビジョンアルゴリズムを適用して、構造的な健康モニタリング環境でひび割れを表面化することで解決される様々なタスクを概説する。
レビューではまた、クラックに使用される一般的なデータセットと、それらのアルゴリズムのパフォーマンスを評価するために使用されるメトリクスを強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9449650062296824
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Surface cracks are a very common indicator of potential structural faults.
Their early detection and monitoring is an important factor in structural
health monitoring. Left untreated, they can grow in size over time and require
expensive repairs or maintenance. With recent advances in computer vision and
deep learning algorithms, the automatic detection and segmentation of cracks
for this monitoring process have become a major topic of interest. This review
aims to give researchers an overview of the published work within the field of
crack analysis algorithms that make use of deep learning. It outlines the
various tasks that are solved through applying computer vision algorithms to
surface cracks in a structural health monitoring setting and also provides
in-depth reviews of recent fully, semi and unsupervised approaches that perform
crack classification, detection, segmentation and quantification. Additionally,
this review also highlights popular datasets used for cracks and the metrics
that are used to evaluate the performance of those algorithms. Finally,
potential research gaps are outlined and further research directions are
provided.
- Abstract（参考訳）: 表面クラックは、潜在的構造欠陥の非常に一般的な指標である。
早期発見とモニタリングは、構造的健康モニタリングにおいて重要な要素である。
未処理のまま、時間とともに大きくなり、高価な修理やメンテナンスが必要となる。
近年のコンピュータビジョンとディープラーニングアルゴリズムの進歩により,このモニタリングプロセスにおける亀裂の自動検出とセグメンテーションが注目されている。
このレビューは、ディープラーニングを利用したクラック解析アルゴリズムの分野における公開研究の概要を研究者に提供することを目的としている。
コンピュータビジョンアルゴリズムを構造ヘルスモニタリング設定の亀裂に応用することで解決される様々なタスクの概要と、亀裂分類、検出、セグメンテーション、定量化を行う最近の完全で半教師なしのアプローチの詳細なレビューを提供する。
さらに、このレビューでは、クラックに使用される一般的なデータセットと、それらのアルゴリズムのパフォーマンスを評価するために使用されるメトリクスを強調している。
最後に、潜在的な研究ギャップを概説し、さらなる研究方向性を提供する。
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