論文の概要: Computer Vision for Construction Progress Monitoring: A Real-Time Object Detection Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15097v1
• Date: Wed, 24 May 2023 12:27:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 15:59:42.735228
• Title: Computer Vision for Construction Progress Monitoring: A Real-Time Object Detection Approach
• Title（参考訳）: 建設進捗モニタリングのためのコンピュータビジョン:リアルタイム物体検出手法
• Authors: Jiesheng Yang, Andreas Wilde, Karsten Menzel, Md Zubair Sheikh, Boris Kuznetsov
• Abstract要約: 建設進捗監視(CPM)は、効率的なプロジェクト管理、オンタイムおよび予算の納入を保証するために不可欠である。 従来のCPMメソッドは、しばしば手動による検査と報告に頼っている。 本稿では,最先端オブジェクト検出アルゴリズムを用いたCPMの自動検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Construction progress monitoring (CPM) is essential for effective project management, ensuring on-time and on-budget delivery. Traditional CPM methods often rely on manual inspection and reporting, which are time-consuming and prone to errors. This paper proposes a novel approach for automated CPM using state-of-the-art object detection algorithms. The proposed method leverages e.g. YOLOv8's real-time capabilities and high accuracy to identify and track construction elements within site images and videos. A dataset was created, consisting of various building elements and annotated with relevant objects for training and validation. The performance of the proposed approach was evaluated using standard metrics, such as precision, recall, and F1-score, demonstrating significant improvement over existing methods. The integration of Computer Vision into CPM provides stakeholders with reliable, efficient, and cost-effective means to monitor project progress, facilitating timely decision-making and ultimately contributing to the successful completion of construction projects.
• Abstract（参考訳）: 建設進捗監視(CPM)は、効率的なプロジェクト管理、オンタイムおよび予算の納入を保証するために不可欠である。 従来のCPMメソッドは、しばしば手動による検査と報告に頼っている。 本稿では,最先端オブジェクト検出アルゴリズムを用いたCPMの自動検出手法を提案する。 提案手法は、例えば、yolov8のリアルタイム機能と高い精度を利用して、サイト画像やビデオ内の構築要素を特定し追跡する。 さまざまなビルディング要素で構成され、トレーニングと検証のために関連するオブジェクトをアノテートしたデータセットが作成された。 提案手法の性能は,精度,リコール,F1スコアなどの基準値を用いて評価し,既存手法よりも大幅に向上した。 コンピュータビジョンをCPMに統合することで、ステークホルダーはプロジェクトの進捗を監視し、タイムリーな意思決定を促進し、最終的に建設プロジェクトの完了に寄与する信頼性、効率、費用効率のよい手段を提供する。

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