論文の概要: Automatic Defect Detection in Sewer Network Using Deep Learning Based Object Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06219v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 11:13:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 15:00:05.055482
• Title: Automatic Defect Detection in Sewer Network Using Deep Learning Based Object Detector
• Title（参考訳）: 深層学習型物体検出器を用いた下水道網の欠陥自動検出
• Authors: Bach Ha, Birgit Schalter, Laura White, Joachim Koehler,
• Abstract要約: 様々な下水道管14.7kmのデータセットに注釈が付された。 オブジェクト検出器(EfficientDet-D0)が自動欠陥検出のために訓練された。 テストセットの83%の欠陥を検出することができ、欠落した17%のうち、非常に深刻な欠陥はわずか0.77%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Maintaining sewer systems in large cities is important, but also time and effort consuming, because visual inspections are currently done manually. To reduce the amount of aforementioned manual work, defects within sewer pipes should be located and classified automatically. In the past, multiple works have attempted solving this problem using classical image processing, machine learning, or a combination of those. However, each provided solution only focus on detecting a limited set of defect/structure types, such as fissure, root, and/or connection. Furthermore, due to the use of hand-crafted features and small training datasets, generalization is also problematic. In order to overcome these deficits, a sizable dataset with 14.7 km of various sewer pipes were annotated by sewer maintenance experts in the scope of this work. On top of that, an object detector (EfficientDet-D0) was trained for automatic defect detection. From the result of several expermients, peculiar natures of defects in the context of object detection, which greatly effect annotation and training process, are found and discussed. At the end, the final detector was able to detect 83% of defects in the test set; out of the missing 17%, only 0.77% are very severe defects. This work provides an example of applying deep learning-based object detection into an important but quiet engineering field. It also gives some practical pointers on how to annotate peculiar "object", such as defects.
• Abstract（参考訳）: 大都市における下水道システムの維持は重要であるが、現在、視覚検査が手作業で行われているため、時間と労力がかかる。 上記の手作業の量を減らすため、下水道管内の欠陥を自動的に見つけて分類する必要がある。 これまでは、古典的な画像処理や機械学習、あるいはそれらの組み合わせを使って、この問題を解決してきた研究がいくつかあった。 しかし、提供された各ソリューションは、フィジャー、ルート、および/または接続のような、限定された欠陥/構造タイプの検出のみに焦点を当てている。 さらに、手作りの特徴と小さなトレーニングデータセットの使用により、一般化も問題となる。 これらの欠点を克服するために、様々な下水道管14.7kmの巨大なデータセットが、この作業の範囲内で下水道保守の専門家によって注釈付けされた。 その上、オブジェクト検出器(EfficientDet-D0)が自動欠陥検出のために訓練された。 いくつかのエクセレミタンスの結果から,アノテーションやトレーニングプロセスに大きな影響を及ぼすオブジェクト検出の文脈における欠陥の特異な性質を発見し,議論した。 結局、最終検出器はテストセットの83%の欠陥を検出することができ、17%の欠陥のうち、非常に深刻な欠陥はわずか0.77%であった。 この研究は、ディープラーニングに基づくオブジェクト検出を、重要だが静かなエンジニアリング分野に適用する例を提供する。 また、欠陥のような特異な"オブジェクト"に注釈を付けるための実践的なポインタも提供します。

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