論文の概要: Zero-Shot Image-Based Large Language Model Approach to Road Pavement Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06785v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 11:19:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:07:29.030655
• Title: Zero-Shot Image-Based Large Language Model Approach to Road Pavement Monitoring
• Title（参考訳）: ゼロショット画像に基づく大規模言語モデルによる道路舗装モニタリング
• Authors: Shuoshuo Xu, Kai Zhao, James Loney, Zili Li, Andrea Visentin,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) の画像認識と自然言語理解機能を活用し,道路条件を効果的に評価するゼロショット学習手法を提案する。 Googleストリートビューの道路画像を用いて,様々なレベルの専門家による評価に対して,最適化されたモデルをベンチマークした。 Googleストリートビューの画像に最適化されたモデルを適用することに成功し、将来の都市規模の展開の可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4715510124403863
• License:
• Abstract: Effective and rapid evaluation of pavement surface condition is critical for prioritizing maintenance, ensuring transportation safety, and minimizing vehicle wear and tear. While conventional manual inspections suffer from subjectivity, existing machine learning-based methods are constrained by their reliance on large and high-quality labeled datasets, which require significant resources and limit adaptability across varied road conditions. The revolutionary advancements in Large Language Models (LLMs) present significant potential for overcoming these challenges. In this study, we propose an innovative automated zero-shot learning approach that leverages the image recognition and natural language understanding capabilities of LLMs to assess road conditions effectively. Multiple LLM-based assessment models were developed, employing prompt engineering strategies aligned with the Pavement Surface Condition Index (PSCI) standards. These models' accuracy and reliability were evaluated against official PSCI results, with an optimized model ultimately selected. Extensive tests benchmarked the optimized model against evaluations from various levels experts using Google Street View road images. The results reveal that the LLM-based approach can effectively assess road conditions, with the optimized model -employing comprehensive and structured prompt engineering strategies -outperforming simpler configurations by achieving high accuracy and consistency, even surpassing expert evaluations. Moreover, successfully applying the optimized model to Google Street View images demonstrates its potential for future city-scale deployments. These findings highlight the transformative potential of LLMs in automating road damage evaluations and underscore the pivotal role of detailed prompt engineering in achieving reliable assessments.
• Abstract（参考訳）: 舗装面条件の有効かつ迅速な評価は, メンテナンスの優先順位付け, 交通安全確保, 車両の摩耗と損傷の最小化に重要である。 従来の手動検査は主観性に悩まされているが、既存の機械学習ベースの手法は、大規模で高品質なラベル付きデータセットに依存しているため、様々な道路条件にまたがって大きなリソースを必要とし、適応性を制限している。 LLM(Large Language Models)の革命的な進歩は、これらの課題を克服する大きな可能性を秘めている。 本研究では,LLMの画像認識と自然言語理解機能を活用して道路条件を効果的に評価する,革新的なゼロショット学習手法を提案する。 複数のLCMに基づく評価モデルが開発され、Palvement Surface Condition Index (PSCI)標準に準拠した迅速な技術戦略が採用された。 これらのモデルの精度と信頼性は公式のPSCI結果に対して評価され、最終的に最適化されたモデルが選択された。 大規模なテストでは、Googleストリートビューロードイメージを使用して、さまざまなレベルの専門家による評価に対して最適化されたモデルをベンチマークした。 その結果, LLM に基づくアプローチは, 総合的かつ構造化された迅速なエンジニアリング戦略を取り入れた最適化モデルを用いて, 道路条件を効果的に評価し, 精度と整合性を達成し, 専門家の評価を超越して, 簡易な構成を達成できることが判明した。 さらに、Googleストリートビュー画像に最適化されたモデルを適用することに成功し、将来の都市規模の展開の可能性を示している。 これらの知見は,道路損傷評価の自動化におけるLLMの変容の可能性を強調し,信頼性評価を実現する上での詳細なプロンプトエンジニアリングの重要性を浮き彫りにしている。

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