Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Comparative Study of Meter Detection Methods for Automated Infrastructure Inspection

論文の概要: A Comparative Study of Meter Detection Methods for Automated Infrastructure Inspection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.14117v1
Date: Sun, 24 Apr 2022 13:59:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-09 01:51:39.702356
Title: A Comparative Study of Meter Detection Methods for Automated Infrastructure Inspection
Title（参考訳）: 自動インフラ検査のためのメータ検出手法の比較検討
Authors: Yusuke Ohtsubo, Takuto Sato, Hirohiko Sagawa
Abstract要約: 本研究では, 形状ベース, テクスチャベース, 背景情報ベースを計測領域検出手法として開発した。その結果, 背景情報に基づく手法は, 形状や数に関わらず最遠距離の計測が可能であり, 直径40pxの安定検出が可能であることを確認した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In order to read meter values from a camera on an autonomous inspection robot with positional errors, it is necessary to detect meter regions from the image. In this study, we developed shape-based, texture-based, and background information-based methods as meter area detection techniques and compared their effectiveness for meters of different shapes and sizes. As a result, we confirmed that the background information-based method can detect the farthest meters regardless of the shape and number of meters, and can stably detect meters with a diameter of 40px.
Abstract（参考訳）: 位置誤差のある自律検査ロボットにおいてカメラからメーター値を読み取るためには,画像からメーター領域を検出する必要がある。本研究では, 形状, テクスチャ, 背景情報に基づく手法をメータ領域検出手法として開発した。その結果, 背景情報に基づく手法は, 形状や数に関わらず最遠距離の計測が可能であり, 直径40pxの安定検出が可能であることを確認した。

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