論文の概要: RMR-P: Road Metadata-Aware Restoration for Pavement Inspection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.08957v2
- Date: Sat, 15 Aug 2026 13:44:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.019057
- Title: RMR-P: Road Metadata-Aware Restoration for Pavement Inspection
- Title（参考訳）: RMR-P:舗装検査のための道路メタデータ認識復元
- Abstract要約: 車両に搭載されたカメラによって撮影された路面画像は、車両の動き、カメラの制限、環境条件の変化により、運動のぼやけ、デフォーカス、照明の悪さ、騒音によって劣化することが多い。
本稿では, 劣化道路画像から欠陥関連情報を復元するRMR-Pを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.367537997337314
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Road-surface images captured by vehicle-mounted cameras are often degraded by motion blur, defocus, poor illumination, and noise due to vehicle motion, camera limitations, and varying environmental conditions. These degradations can obscure thin cracks and pothole boundaries that are critical for accurate road-defect detection. This paper presents RMR-P, a restoration network designed to recover defect-relevant information from degraded road images. It estimates degradation characteristics from the input image and can optionally incorporate external degradation parameters to guide restoration. To evaluate whether the recovered information improves downstream detection, a clean-trained YOLO11s detector is applied to degraded and restored images without further modification. Experiments on the IVCNZ and PCM datasets, with known synthetic degradation parameters provided as conditioning information, demonstrate that RMR-P achieves the highest mAP50 in seven of eight held-out degradation conditions, including improvements from 0.140 to 0.427 under IVCNZ motion blur and from 0.060 to 0.233 under PCM defocus. Moreover, our ablation studies show that preserving fine pavement details (detail-preserving pathway) provides the largest contribution to defect-detection improvement, while degradation conditioning and task-guided training offer complementary benefits.
- Abstract（参考訳）: 車両に搭載されたカメラによって撮影された路面画像は、車両の動き、カメラの制限、環境条件の変化により、運動のぼやけ、デフォーカス、照明の悪さ、騒音によって劣化することが多い。
これらの劣化は、正確な道路欠陥検出に重要な薄い亀裂や穴の境界を隠蔽する可能性がある。
本稿では, 劣化道路画像から欠陥関連情報を復元するRMR-Pを提案する。
入力画像から劣化特性を推定し、外部劣化パラメータを任意に組み込んで復元する。
回復した情報が下流検出を改善するか否かを評価するため、さらに修正することなく、クリーントレーニングされたYOLO11s検出器を劣化・復元画像に適用する。
IVCNZとPCMデータセットの実験では、条件付き情報として既知の合成劣化パラメーターを用いて、RMR-Pは、IVCNZの運動ぼかしによる0.140から0.427の改善、PCMのデフォーカス下で0.060から0.233までの改善を含む8つのホールドアウト劣化条件のうち7つの最も高いmAP50を達成することを示した。
さらに, 劣化条件とタスク誘導訓練が相補的利益をもたらす一方で, 微細舗装の保存(詳細保存経路)が欠陥検出改善に最も貢献することを示す。
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