論文の概要: AI-Supported Assessment of Load Safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03795v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 15:40:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 14:46:00.759503
• Title: AI-Supported Assessment of Load Safety
• Title（参考訳）: ai支援による負荷安全評価
• Authors: Julius Sch\"oning and Niklas Kruse
• Abstract要約: 2020年、トラックの11,371件の警察チェックが行われ、その間に9.6%(1091件)の負荷安全規則違反が検出された。 この研究は、ロードプロセスの後にトラック運転手やロードマスターが撮影した負荷の写真を、ロードの安全性を評価するために使う方法を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Load safety assessment and compliance is an essential step in the corporate process of every logistics service provider. In 2020, a total of 11,371 police checks of trucks were carried out, during which 9.6% (1091) violations against the load safety regulations were detected. For a logistic service provider, every load safety violation results in height fines and damage to reputation. An assessment of load safety supported by artificial intelligence (AI) will reduce the risk of accidents by unsecured loads and fines during safety assessments. This work shows how photos of the load, taken by the truck driver or the loadmaster after the loading process, can be used to assess load safety. By a trained two-stage artificial neural network (ANN), these photos are classified into three different classes I) cargo loaded safely, II) cargo loaded unsafely, and III) unusable image. By applying several architectures of convolutional neural networks (CNN), it can be shown that it is possible to distinguish between unusable and usable images for cargo safety assessment. This distinction is quite crucial since the truck driver and the loadmaster sometimes provide photos without the essential image features like the case structure of the truck and the whole cargo. A human operator or another ANN will then assess the load safety within the second stage.
• Abstract（参考訳）: 負荷安全評価とコンプライアンスは、すべてのロジスティクスサービスプロバイダのコーポレートプロセスにおいて不可欠なステップです。 2020年には、トラックの警察による検査が11,371回行われ、その間に9.6%(1091)の負荷安全規則違反が検出された。 ロジスティックサービスプロバイダの場合、すべてのロードセーフティ違反は、高い罰金と評判へのダメージをもたらす。 人工知能(ai)が支援する負荷安全性の評価は、安全アセスメント中の安全でない負荷と罰金による事故のリスクを低減させる。 本研究は,荷積み作業の後にトラック運転手やロードマスターが撮影した荷重の写真を用いて,荷の安全性を評価する方法を示したものである。 訓練された2段階の人工知能ニューラルネットワーク(ANN)により、これらの写真は安全にロードされる3つの異なるクラスI、安全にロードされる2、安全ではないロードされる2、使用できないイメージIIIに分類される。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のいくつかのアーキテクチャを適用することで、貨物の安全評価に使用できない画像と使用可能な画像を区別できることが示される。 トラックの運転手とロードマスターは、トラックのケース構造や貨物全体のような重要な画像機能なしで写真を提供することがあるため、この区別は非常に重要である。 人間のオペレータか他のANNは、第2段階の負荷安全性を評価する。

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