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J-GLOBAL ID：201902297681209443   整理番号：19A0186274

橋梁の単一センサ車両計量システムへの深いセンシングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Deep Sensing Approach to Single-Sensor Vehicle Weighing System on Bridges

著者 (4件)： Kawakatsu Takaya (Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Aihara Kenro (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan) ,  Takasu Atsuhiro (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan) ,  Adachi Jun (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 19  号： 1  ページ： 243-256  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 橋梁重量-運動(BWIM)は,それらを停止する必要がなく,橋を横切る過負荷車両を検出するための技術である。また,それは橋自体の構造健全性の監視にも有用である。各車両の正確な重さを達成するために,速度,軌跡,および車輪位置などの特性を事前に推定しなければならない。従来,このような情報は,カメラやピーク信号検出などの付加的なセンサを介して,ブリッジを横切って設置された複数のセンサを用いて得られてきた。これは,センサ間の実質的な計算資源または高価な同期を必要とし,全体的なBWIMシステムの複雑さは,頻繁な故障をもたらす可能性がある。本論文では,深いニューラルネットワークを利用する単一センサベースのBWIMシステムを提案した。最初に,車両の特性を,単一歪センサによってサンプリングされるように,ブリッジ歪応答からの特徴抽出によって得た。次に,BWIMを同じ応答データを用いて実行した。車両検出のためのモデルパラメータを,監視カメラをコンサルティングすることによって自動的に最適化し,一方,ブリッジを横切る多数の車両に対して,地上トルースデータを得た。モデルをターゲットブリッジのために最適化した後に,カメラを取り除くことができた。著者らの提案は,低コスト,小型,単一センサBWIMシステムへの道を開いた。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 重量測定装置 ,  *センサ ,  カメラ ,  信号検出 ,  過負荷 ,  特徴抽出 ,  軌跡 ,  ニューラルネットワーク ,  最適化
準シソーラス用語： コンサルティング ,  監視カメラ ,  モデルパラメータ ,  車両検出 ,  歪センサ ,  構造健全性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 光導波路,光ファイバ,繊維光学  (BD06030H) ,  橋梁の破壊,保守,その他  (RC06080X)

タイトルに関連する用語 (2件)： 橋梁 ,  計量システム