論文の概要: Object-Size-Driven Design of Convolutional Neural Networks: Virtual Axle Detection based on Raw Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01574v4
• Date: Mon, 02 Dec 2024 10:26:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 20:23:09.355854
• Title: Object-Size-Driven Design of Convolutional Neural Networks: Virtual Axle Detection based on Raw Data
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークのオブジェクトサイズ駆動設計:生データに基づく仮想軸検出
• Authors: Henik Riedel, Robert Steven Lorenzen, Clemens Hübler,
• Abstract要約: 本研究では,橋梁上に任意に設置したセンサを用いた列車軸受のリアルタイム検出手法を提案する。 VADER(Virtual Axle Detector with Enhanced Receptive Field)の開発は、単線鉄道橋上で検証されている。 生データを入力として使用することで、最先端のスペクトログラムベースの手法をスピードとメモリ使用率の両方で99%向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: As infrastructure ages, the need for efficient monitoring methods becomes increasingly critical. Bridge Weigh-In-Motion (BWIM) systems are crucial for cost-effective determination of loads and, consequently, the residual service life of road and railway infrastructure. However, conventional BWIM systems require additional sensors for axle detection, which must be installed in potentially inaccessible locations or places that interfere with bridge operation. This study presents a novel approach for real-time detection of train axles using sensors arbitrarily placed on bridges, providing an alternative to dedicated axle detectors. The developed Virtual Axle Detector with Enhanced Receptive Field (VADER) has been validated on a single-track railway bridge using only acceleration measurements, detecting 99.9% of axles with a spatial error of 3.69cm. Using raw data as input outperformed the state-of-the-art spectrogram-based method in both speed and memory usage by 99%, thereby making real-time application feasible for the first time. Additionally, we introduce the Maximum Receptive Field (MRF) rule, a novel approach to optimise hyperparameters of Convolutional Neural Networks (CNNs) based on the size of objects. In this context, the object size relates to the fundamental frequency of a bridge. The MRF rule effectively narrows the hyperparameter search space, overcoming the need for extensive hyperparameter tuning. Since the MRF rule can theoretically be applied to all unstructured data, it could have implications for a wide range of deep learning problems, from earthquake prediction to object recognition.
• Abstract（参考訳）: インフラ時代が進むにつれて、効率的なモニタリング方法の必要性がますます重要になっている。 橋梁Weigh-In-Motion (BWIM) システムは費用対効果の高い負荷決定に不可欠である。 しかし、従来のBWIMシステムは、アクセル検出のための追加のセンサーを必要としており、橋梁の操作に干渉する潜在的にアクセス不能な場所や場所に設置する必要がある。 本研究では,橋梁上に任意に設置したセンサを用いて列車軸受をリアルタイムに検出する手法を提案する。 空間誤差3.69cmの軸の99.9%を検知し, 単線鉄道橋梁上での仮想軸受検出器(VADER)の有効性を検証した。 生データを入力として使用することで、最先端のスペクトログラムベースの手法をスピードとメモリ使用率の両方で99%向上し、初めてリアルタイムアプリケーションを実現することができた。 さらに、オブジェクトのサイズに基づいて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のハイパーパラメータを最適化する新しいアプローチである、MRF(Maximum Receptive Field)ルールを導入する。 この文脈では、オブジェクトのサイズは橋の基本周波数に関係している。 MRF規則は、ハイパーパラメーター探索空間を効果的に制限し、広範なハイパーパラメーターチューニングの必要性を克服する。 MRF規則は理論的にはすべての非構造データに適用できるため、地震予知から物体認識まで幅広い深層学習問題に影響を及ぼす可能性がある。

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