論文の概要: Deformation Monitoring of Tunnel using Phase-based Motion Magnification and Optical Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07076v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 19:39:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 03:22:57.790428
• Title: Deformation Monitoring of Tunnel using Phase-based Motion Magnification and Optical Flow
• Title（参考訳）: 位相型運動磁化と光流を用いたトンネルの変形モニタリング
• Authors: Kecheng Chen, Hiroshi Kogi and Kenichi Soga
• Abstract要約: 本研究は,PMMとOFを組み合わせて,地下トンネルシーンの拡大変形モード画素変位の定量化を行う。 GPUアクセラレーションでは、各ピクセルの変位を計算し、シーン全体の動きを導出するアルゴリズムが採用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36832029288386137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: During construction, continuous monitoring of underground tunnels can mitigate potential hazards and facilitate an in-depth understanding of the ground-tunnel interaction behavior. Traditional vision-based monitoring can directly capture an extensive range of motion but cannot separate the tunnel's vibration and deformation mode. Phase-based motion magnification is one of the techniques to magnify the motion in target frequency bands and identify system dynamics. Optical flow is a popular method of calculating the motion of image intensities in computer vision and has a much lower computational cost than Digital Image Correlation. This study combines PMM and OF to quantify the underground tunnel scene's magnified deformation mode pixel displacements. As motion magnification artifacts may lead to inaccurate quantification, the 2D Wiener filter is used to smooth the high-frequency content. With GPU acceleration, a dense OF algorithm computing each pixel's displacement is adopted to derive the whole scene motion. A validation experiment is conducted between the amplification motion and the actual motion of prisms preinstalled in the tunnel.
• Abstract（参考訳）: 建設中、地下トンネルの連続監視は潜在的な危険を軽減し、地下トンネル間相互作用の詳細な理解を促進する。 従来の視覚に基づく監視は、幅広い動きを直接捉えることができるが、トンネルの振動と変形モードを分離することはできない。 位相に基づく運動拡大は、ターゲット周波数帯の運動を拡大し、系の力学を同定する手法の1つである。 光フローはコンピュータビジョンにおける画像強度の運動を計算する一般的な方法であり、デジタル画像相関よりも計算コストがはるかに低い。 本研究は,PMMとOFを組み合わせて,地下トンネルシーンの拡大変形モード画素変位の定量化を行う。 運動倍率アーチファクトが不正確な定量化につながるため、2D Wienerフィルタは高周波コンテンツを円滑にするために用いられる。 GPUアクセラレーションでは、各ピクセルの変位を計算し、シーン全体の動きを導出するアルゴリズムが採用されている。 トンネル内にプリインストールされたプリズムの増幅動作と実際の動作との間に検証実験を行う。

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