論文の概要: Contour-Native Bridge Defect Detection and Compact Digital Archiving with Frequency-Supervised Fourier Contours

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08781v1
• Date: Sat, 09 May 2026 08:11:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:49.883419
• Title: Contour-Native Bridge Defect Detection and Compact Digital Archiving with Frequency-Supervised Fourier Contours
• Title（参考訳）: 周波数スーパービジョンされたフーリエ輪郭を用いた輪郭-負ブリッジ欠陥検出とコンパクトデジタルアーカイブ
• Abstract要約: AI支援によるブリッジ欠陥検査は、しばしば、保存、送信、再利用にコストがかかる粗い幾何学やマスクを備えたバウンディングボックスを生成する。 本研究では,検出された欠陥を画像空間におけるコンパクトで復元可能な輪郭レベルのベクトルレコードとして表現する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.447455723086215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-assisted bridge defect inspection often produces bounding boxes with crude geometry or raster masks that are costly to store, transmit, and reuse. This study investigates how detected defects can be represented as compact, recoverable contour-level vector records in image space. We propose Frequency-Supervised Fourier Series Detection (FS-FSD), which directly regresses Fourier contour descriptors and evaluates boxes, masks, and contours under a unified polygon-space protocol. On 3,767 UAV-collected bridge images with 42,346 defect instances, FS-FSD achieves higher polygon-space accuracy and better matched-TP geometric quality than representative detection, segmentation, and contour baselines. These results show that, compared with bounding boxes and raster masks, Fourier contour records preserve defect-boundary geometry in a more compact, recoverable, and shareable form for engineering review and downstream information workflows. Future work will study the modeling of multi-region, fragmented, and adjacent bridge-defect boundaries and extend the framework toward long-term bridge-defect tracking and lifecycle-oriented management.
• Abstract（参考訳）: AIによるブリッジ欠陥検査は、しばしば、粗い幾何学やラスタマスクを備えたバウンディングボックスを生成し、保存、送信、再利用にコストがかかる。 本研究では,検出された欠陥を画像空間におけるコンパクトで復元可能な輪郭レベルのベクトルレコードとして表現する方法について検討する。 本稿では,フーリエの輪郭記述子を直接回帰し,ボックス,マスク,輪郭を統一ポリゴン空間プロトコルで評価する周波数スーパービジョンフーリエ系列検出(FS-FSD)を提案する。 42,346の欠陥を持つ3,767個のUAV補正ブリッジ画像において、FS-FSDは、代表検出、セグメンテーション、輪郭ベースラインよりも高いポリゴン空間精度と整合TP幾何学的品質を達成する。 これらの結果は, 境界ボックスやラスタマスクと比較して, フーリエ輪郭記録は, 工学的レビューや下流情報ワークフローのための, よりコンパクトで, 復元可能で共有可能な形態で欠陥境界形状を保存していることを示している。 今後の研究は、複数リージョン、断片化、隣接するブリッジ欠陥境界のモデリングについて検討し、長期のブリッジ欠陥追跡とライフサイクル指向の管理に向けてフレームワークを拡張していく。

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