論文の概要: Automatic Road Subsurface Distress Recognition from Ground Penetrating Radar Images using Deep Learning-based Cross-verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11081v2
• Date: Wed, 05 Nov 2025 09:21:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 20:32:09.395538
• Title: Automatic Road Subsurface Distress Recognition from Ground Penetrating Radar Images using Deep Learning-based Cross-verification
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた地中レーダ画像からの路面距離の自動認識
• Authors: Chang Peng, Bao Yang, Meiqi Li, Ge Zhang, Hui Sun, Zhenyu Jiang,
• Abstract要約: 地中レーダ (GPR) は、地下災害 (RSD) の検出において、迅速かつ非破壊的な解決策となっている。 ディープラーニングに基づく自動RSD認識は、データの不足と欠陥を認識する能力の不足に悩まされている。 本研究では,2134種類の多種多様なサンプルを含む3次元GPRデータセットをフィールドスキャンにより厳密に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.278266503430517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ground penetrating radar (GPR) has become a rapid and non-destructive solution for road subsurface distress (RSD) detection. Deep learning-based automatic RSD recognition, though ameliorating the burden of data processing, suffers from data scarcity and insufficient capability to recognize defects. In this study, a rigorously validated 3D GPR dataset containing 2134 samples of diverse types was constructed through field scanning. A novel cross-verification strategy was proposed to fully exploit the complementary abilities of region proposal networks in object recognition from different views of GPR images. The method achieves outstanding accuracy with a recall over 98.6% in field tests. The approach, integrated into an online RSD detection system, can reduce the human labor of inspection by around 90%.
• Abstract（参考訳）: 地中レーダ(GPR)は,道路地下災害(RSD)の迅速かつ非破壊的な解決策となっている。 深層学習に基づく自動RDD認識は、データ処理の負担を軽減するが、データ不足と欠陥を認識する能力の不足に悩まされている。 本研究では,2134種類のサンプルを含む厳密な3次元GPRデータセットをフィールドスキャンにより構築した。 GPR画像の異なる視点からのオブジェクト認識において,領域提案ネットワークの補完能力を完全に活用する新たな相互検証手法が提案された。 この手法は、フィールドテストにおいて98.6%以上のリコールで顕著な精度を達成する。 オンラインのRSD検出システムに統合されたこの手法は、人間の検査の労力を約90%削減することができる。

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