論文の概要: Analyzing mixed construction and demolition waste in material recovery facilities: evolution, challenges, and applications of computer vision and deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13112v2
• Date: Mon, 03 Mar 2025 20:48:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 18:50:36.892122
• Title: Analyzing mixed construction and demolition waste in material recovery facilities: evolution, challenges, and applications of computer vision and deep learning
• Title（参考訳）: 材料回収施設における複合建設・解体廃棄物の分析--コンピュータビジョンとディープラーニングの進化・課題・応用
• Authors: Adrian Langley, Matthew Lonergan, Tao Huang, Mostafa Rahimi Azghadi,
• Abstract要約: 本稿では,データセット,センサの進展とオブジェクト検出からリアルタイムセグメンテーションモデルへの進化について検討する。 この分析は、多種多様な高忠実なデータセット、高度なセンサー技術、堅牢なアルゴリズムフレームワークに対する重要な要件を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.681772950719116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Improving the automatic and timely recognition of construction and demolition waste composition is crucial for enhancing business returns, economic outcomes and sustainability. While deep learning models show promise in recognizing and classifying homogenous materials, the current literature lacks research assessing their performance for mixed, contaminated material in commercial material recycling facility settings. Despite the increasing numbers of deep learning models and datasets generated in this area, the sub-domain of deep learning analysis of construction and demolition waste piles remains underexplored. To address this gap, recent deep learning algorithms and techniques were explored. This review examines the progression in datasets, sensors and the evolution from object detection towards real-time segmentation models. It also synthesizes research from the past five years on deep learning for construction and demolition waste management, highlighting recent advancements while acknowledging limitations that hinder widespread commercial adoption. The analysis underscores the critical requirement for diverse and high-fidelity datasets, advanced sensor technologies, and robust algorithmic frameworks to facilitate the effective integration of deep learning methodologies into construction and demolition waste management systems. This integration is envisioned to contribute significantly towards the advancement of a more sustainable and circular economic model.
• Abstract（参考訳）: 建設・解体廃棄物の自動的・タイムリーな認識の向上は, ビジネスリターン, 経済的成果, 持続可能性の向上に不可欠である。 深層学習モデルは、同種物質の認識と分類において有望であるが、現在の文献では、商業材料リサイクル施設における混入汚染物質の性能を評価する研究が欠如している。 この領域で生成された深層学習モデルやデータセットの増加にもかかわらず、建設・解体廃棄物の深層学習分析のサブドメインは未調査のままである。 このギャップに対処するため、最近のディープラーニングアルゴリズムとテクニックを探索した。 本稿では,データセット,センサの進展とオブジェクト検出からリアルタイムセグメンテーションモデルへの進化について検討する。 また、過去5年間にわたる建設・解体廃棄物管理の深層学習の研究を合成し、近年の進歩を強調しつつ、商業的普及の妨げとなる限界を認識している。 この分析は、多種多様な高忠実なデータセット、先進的なセンサー技術、堅牢なアルゴリズムフレームワークに対する重要な要件を強調し、ディープラーニングの方法論を建設と解体の廃棄物管理システムに効果的に統合することを容易にする。 この統合は、より持続的で循環的な経済モデルの発展に大きく貢献すると考えられている。

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