論文の概要: Language-in-the-Loop Culvert Inspection on the Erie Canal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21370v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 17:28:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:53.879432
• Title: Language-in-the-Loop Culvert Inspection on the Erie Canal
• Title（参考訳）: エリー運河におけるLanguage-in-the-Loop Culvert Inspection
• Authors: Yashom Dighe, Yash Turkar, Karthik Dantu,
• Abstract要約: 1825年に建設されたエリー運河のような運河のカルバートは、安全運転を確保するために頻繁に検査を必要とする。 人間によるカルバートの検査は、年齢、幾何学、照明の質の悪さ、天候、容易なアクセスの欠如により困難である。 我々は,Webスケール視覚言語モデル(VLM)と制約された視点計画とを結合した,エンド・ツー・エンドの言語・イン・ザ・ループ自律システムであるVISIONを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.718749267591075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Culverts on canals such as the Erie Canal, built originally in 1825, require frequent inspections to ensure safe operation. Human inspection of culverts is challenging due to age, geometry, poor illumination, weather, and lack of easy access. We introduce VISION, an end-to-end, language-in-the-loop autonomy system that couples a web-scale vision-language model (VLM) with constrained viewpoint planning for autonomous inspection of culverts. Brief prompts to the VLM solicit open-vocabulary ROI proposals with rationales and confidences, stereo depth is fused to recover scale, and a planner -- aware of culvert constraints -- commands repositioning moves to capture targeted close-ups. Deployed on a quadruped in a culvert under the Erie Canal, VISION closes the see, decide, move, re-image loop on-board and produces high-resolution images for detailed reporting without domain-specific fine-tuning. In an external evaluation by New York Canal Corporation personnel, initial ROI proposals achieved 61.4\% agreement with subject-matter experts, and final post-re-imaging assessments reached 80\%, indicating that VISION converts tentative hypotheses into grounded, expert-aligned findings.
• Abstract（参考訳）: 1825年に建設されたエリー運河のような運河のカルバートは、安全運転を確保するために頻繁に検査を必要とする。 人間によるカルバートの検査は、年齢、幾何学、照明の質の悪さ、天候、容易なアクセスの欠如により困難である。 我々は,Webスケール視覚言語モデル(VLM)と制約された視点計画とを結合した,エンド・ツー・エンドの言語・イン・ザ・ループ自律システムであるVISIONを紹介した。 根拠と自信を持ったオープン語彙ROI提案をVLMに要請し、ステレオディープはスケールを回復するために融合し、プランナーは -- 制約を意識して -- ターゲットのクローズアップをキャプチャするための動きを再配置する。 エリー運河の下にある四角形に配置されたVISIONは、シー、決定、移動、再イメージループをオンボードで閉じ、ドメイン固有の微調整なしで詳細なレポートのために高解像度の画像を生成する。 ニューヨーク・カナル・コーポレーションの職員による外部評価では、初期のROI提案は主観的な専門家と61.4\%の合意に達し、最終再画像評価は80\%に達した。

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