論文の概要: Industrial Scene Change Detection using Deep Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14278v1
• Date: Thu, 29 Dec 2022 12:01:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 15:11:28.800384
• Title: Industrial Scene Change Detection using Deep Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 深層畳み込みニューラルネットワークを用いた産業シーン変化検出
• Authors: Ali Atghaei, Ehsan Rahnama, Kiavash Azimi, Hassan Shahbazi
• Abstract要約: 本稿では、転送学習を用いた深層畳み込みニューラルネットワークに基づく手法を提案する。 提案手法は他の方法よりも効率的であり, 様々な産業環境に応用できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Finding and localizing the conceptual changes in two scenes in terms of the presence or removal of objects in two images belonging to the same scene at different times in special care applications is of great significance. This is mainly due to the fact that addition or removal of important objects for some environments can be harmful. As a result, there is a need to design a program that locates these differences using machine vision. The most important challenge of this problem is the change in lighting conditions and the presence of shadows in the scene. Therefore, the proposed methods must be resistant to these challenges. In this article, a method based on deep convolutional neural networks using transfer learning is introduced, which is trained with an intelligent data synthesis process. The results of this method are tested and presented on the dataset provided for this purpose. It is shown that the presented method is more efficient than other methods and can be used in a variety of real industrial environments.
• Abstract（参考訳）: 2つのシーンにおける概念的変化の発見と局所化は、特別なケアの分野で異なるタイミングで同じシーンに属する2つの画像における物体の存在や除去に関して非常に重要である。 これは主に、一部の環境において重要なオブジェクトの追加や削除が有害である可能性があるためである。 結果として、これらの違いを見つけるプログラムをマシンビジョンを使って設計する必要がある。 この問題の最も重要な課題は、照明条件の変化とシーン内の影の存在である。 したがって,提案手法はこれらの課題に耐性を持たなければならない。 本稿では,移動学習を用いた深層畳み込みニューラルネットワークに基づく手法を紹介し,インテリジェントなデータ合成プロセスを用いて学習する。 この手法の結果を検証し、この目的のために提供されたデータセットに提示する。 その結果, 提案手法は他の手法よりも効率的であり, 様々な実工業環境で使用できることがわかった。

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