論文の概要: Automatic UAV-based Airport Pavement Inspection Using Mixed Real and Virtual Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06019v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 16:30:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-12 13:59:32.314779
• Title: Automatic UAV-based Airport Pavement Inspection Using Mixed Real and Virtual Scenarios
• Title（参考訳）: 現実と仮想の混合シナリオを用いた空港舗装の自動検査
• Authors: Pablo Alonso, Jon Ander I\~niguez de Gordoa, Juan Diego Ortega, Sara Garc\'ia, Francisco Javier Iriarte, Marcos Nieto
• Abstract要約: 本稿では,UAVが捉えた画像を用いて,舗装の苦悩を自動的に識別する視覚的アプローチを提案する。 提案手法は,画像の欠陥を分割する深層学習(DL)に基づいている。 合成および実訓練画像からなる混合データセットを使用することで、実アプリケーションシナリオでトレーニングモデルをテストする場合、より良い結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0874677990361246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Runway and taxiway pavements are exposed to high stress during their projected lifetime, which inevitably leads to a decrease in their condition over time. To make sure airport pavement condition ensure uninterrupted and resilient operations, it is of utmost importance to monitor their condition and conduct regular inspections. UAV-based inspection is recently gaining importance due to its wide range monitoring capabilities and reduced cost. In this work, we propose a vision-based approach to automatically identify pavement distress using images captured by UAVs. The proposed method is based on Deep Learning (DL) to segment defects in the image. The DL architecture leverages the low computational capacities of embedded systems in UAVs by using an optimised implementation of EfficientNet feature extraction and Feature Pyramid Network segmentation. To deal with the lack of annotated data for training we have developed a synthetic dataset generation methodology to extend available distress datasets. We demonstrate that the use of a mixed dataset composed of synthetic and real training images yields better results when testing the training models in real application scenarios.
• Abstract（参考訳）: 滑走路とタクシー道の舗装は、その生涯に高いストレスにさらされ、必然的に時間とともにその状態が低下する。 空港舗装条件が不断かつ回復力のある運転を確実にするためには、その状況を監視し、定期的な検査を行うことが最重要となる。 UAVベースの検査は、広範囲の監視能力とコスト削減により、最近重要になっている。 本研究では,UAVが捉えた画像を用いて,舗装の難易度を自動的に識別する視覚的アプローチを提案する。 提案手法は,画像の欠陥を分割する深層学習(DL)に基づいている。 DLアーキテクチャは、EfficientNet特徴抽出とFeature Pyramid Networkセグメンテーションの最適化実装を用いて、UAVの組み込みシステムの低計算能力を活用する。 トレーニング用アノテートデータの不足に対処するため、利用可能な難読データセットを拡張するための合成データセット生成手法を開発した。 合成および実訓練画像からなる混合データセットを使用することで、実アプリケーションシナリオでトレーニングモデルをテストする場合、より良い結果が得られることを示す。

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