論文の概要: A hierarchical semantic segmentation framework for computer vision-based bridge damage detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08878v2
• Date: Sun, 02 Feb 2025 23:37:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 16:05:15.159626
• Title: A hierarchical semantic segmentation framework for computer vision-based bridge damage detection
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンに基づく橋梁損傷検出のための階層的セマンティックセマンティックセマンティクスフレームワーク
• Authors: Jingxiao Liu, Yujie Wei, Bingqing Chen, Hae Young Noh,
• Abstract要約: 遠隔カメラと無人航空機(UAV)を用いたコンピュータビジョンによる損傷検出は、効率的で低コストなブリッジの健康モニタリングを可能にする。 本稿では,コンポーネントカテゴリと損傷タイプ間の階層的意味関係を強制するセグメンテーションフレームワークを提案する。 このようにして、損傷検出モデルは、潜在的な損傷領域からのみ学習特徴に焦点をあてることができ、他の無関係領域の影響を避けることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8999448636733516
• License:
• Abstract: Computer vision-based damage detection using remote cameras and unmanned aerial vehicles (UAVs) enables efficient and low-cost bridge health monitoring that reduces labor costs and the needs for sensor installation and maintenance. By leveraging recent semantic image segmentation approaches, we are able to find regions of critical structural components and recognize damage at the pixel level using images as the only input. However, existing methods perform poorly when detecting small damages (e.g., cracks and exposed rebars) and thin objects with limited image samples, especially when the components of interest are highly imbalanced. To this end, this paper introduces a semantic segmentation framework that imposes the hierarchical semantic relationship between component category and damage types. For example, certain concrete cracks only present on bridge columns and therefore the non-column region will be masked out when detecting such damages. In this way, the damage detection model could focus on learning features from possible damaged regions only and avoid the effects of other irrelevant regions. We also utilize multi-scale augmentation that provides views with different scales that preserves contextual information of each image without losing the ability of handling small and thin objects. Furthermore, the proposed framework employs important sampling that repeatedly samples images containing rare components (e.g., railway sleeper and exposed rebars) to provide more data samples, which addresses the imbalanced data challenge.
• Abstract（参考訳）: リモートカメラと無人航空機(UAV)を用いたコンピュータビジョンによる損傷検出は、作業コストとセンサーの設置とメンテナンスの必要性を低減し、効率的で低コストなブリッジヘルスモニタリングを可能にする。 近年のセマンティックイメージセグメンテーションのアプローチを利用することで、重要な構造成分の領域を見つけ、画像のみを入力として画素レベルでの損傷を認識することができる。 しかし、画像サンプルが限られている小さな損傷(例えば、ひび割れや露出したリバー)や薄い物体を検出した場合、特に関心の成分が高度に不均衡な場合には、既存の手法は不十分である。 そこで本稿では,コンポーネントカテゴリと損傷タイプ間の階層的意味関係を強制するセグメンテーションフレームワークを提案する。 例えば、橋梁にしか存在しないコンクリートのひび割れは、そのような損傷を検出する際に非柱領域をマスクアウトする。 このようにして、損傷検出モデルは、潜在的な損傷領域からのみ学習特徴に焦点をあてることができ、他の無関係領域の影響を避けることができる。 我々はまた、小さくて薄いオブジェクトを扱う能力を失うことなく、各画像のコンテキスト情報を保存する様々なスケールのビューを提供するマルチスケール拡張を利用する。 さらに,本フレームワークでは,レアコンポーネント(鉄道スリーパー,露光リバーなど)を含む画像を繰り返しサンプリングし,より多くのデータサンプルを提供することで,不均衡なデータ課題に対処する。

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