Fugu-MT 論文翻訳(概要): PaveCap: The First Multimodal Framework for Comprehensive Pavement Condition Assessment with Dense Captioning and PCI Estimation

論文の概要: PaveCap: The First Multimodal Framework for Comprehensive Pavement Condition Assessment with Dense Captioning and PCI Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04110v1
Date: Wed, 7 Aug 2024 22:23:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-09 17:10:20.229594
Title: PaveCap: The First Multimodal Framework for Comprehensive Pavement Condition Assessment with Dense Captioning and PCI Estimation
Title（参考訳）: PaveCap:Dense CaptioningとPCI推定による総合舗装条件評価のための最初のマルチモーダルフレームワーク
Authors: Blessing Agyei Kyem, Eugene Kofi Okrah Denteh, Joshua Kofi Asamoah, Armstrong Aboah,
Abstract要約: 自動舗装条件評価のための新しいフレームワークPaveCapを紹介する。このフレームワークは、Single-Shot PCI Estimation NetworkとDense Captioning Networkの2つの主要な部分で構成されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6248657646376707
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This research introduces the first multimodal approach for pavement condition assessment, providing both quantitative Pavement Condition Index (PCI) predictions and qualitative descriptions. We introduce PaveCap, a novel framework for automated pavement condition assessment. The framework consists of two main parts: a Single-Shot PCI Estimation Network and a Dense Captioning Network. The PCI Estimation Network uses YOLOv8 for object detection, the Segment Anything Model (SAM) for zero-shot segmentation, and a four-layer convolutional neural network to predict PCI. The Dense Captioning Network uses a YOLOv8 backbone, a Transformer encoder-decoder architecture, and a convolutional feed-forward module to generate detailed descriptions of pavement conditions. To train and evaluate these networks, we developed a pavement dataset with bounding box annotations, textual annotations, and PCI values. The results of our PCI Estimation Network showed a strong positive correlation (0.70) between predicted and actual PCIs, demonstrating its effectiveness in automating condition assessment. Also, the Dense Captioning Network produced accurate pavement condition descriptions, evidenced by high BLEU (0.7445), GLEU (0.5893), and METEOR (0.7252) scores. Additionally, the dense captioning model handled complex scenarios well, even correcting some errors in the ground truth data. The framework developed here can greatly improve infrastructure management and decision18 making in pavement maintenance.
Abstract（参考訳）: 本研究は, 定量的舗装条件指標(PCI)予測と質的記述の両方を提供する, 舗装条件評価のための最初のマルチモーダルアプローチを提案する。自動舗装条件評価のための新しいフレームワークPaveCapを紹介する。このフレームワークは、Single-Shot PCI Estimation NetworkとDense Captioning Networkの2つの主要な部分で構成されている。 PCI推定ネットワークは、オブジェクト検出にYOLOv8、ゼロショットセグメンテーションにSAM(Segment Anything Model)、PCIを予測するために4層畳み込みニューラルネットワークを使用する。 Dense Captioning Networkは、YOLOv8バックボーン、Transformerエンコーダデコーダアーキテクチャ、および畳み込みフィードフォワードモジュールを使用して、舗装条件の詳細な記述を生成する。これらのネットワークをトレーニングし評価するために,バウンディングボックスアノテーション,テキストアノテーション,PCI値を用いた舗装データセットを開発した。その結果,PCI推定ネットワークは予測値と実際のPCIとの間に強い正の相関(0.70)を示し,条件自動評価の有効性を示した。また、Dense Captioning Networkは、高いBLEU (0.7445)、GLEU (0.5893)、METEOR (0.7252)のスコアで証明された正確な舗装条件の記述を作成した。さらに、密度の高いキャプションモデルは複雑なシナリオをうまく処理し、地上の真実データに誤りを訂正する。ここで開発されたフレームワークは、舗装維持におけるインフラ管理と意思決定を大幅に改善することができる。

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