文献

J-GLOBAL ID：202002269077540596   整理番号：20A0650398

コンクリート橋床版GPRデータの自動処理のためのコンピュータビジョンベースの鉄筋検出チェーン【JST・京大機械翻訳】

A computer vision based rebar detection chain for automatic processing of concrete bridge deck GPR data

著者 (4件)： Asadi Pouria (Civil and Environmental Engineering, University of Rhode Island, 1 Lippitt Road, Bliss Hall 301A, Kingston, RI 02881, United States of America) ,  Gindy Mayrai (Civil and Environmental Engineering, University of Rhode Island, 1 Lippitt Road, Bliss Hall 301A, Kingston, RI 02881, United States of America) ,  Alvarez Marco (Department of Computer Science and Statistics, University of Rhode Island, 9 Greenhouse Road, Suite 2, Kingston, RI 02881, United States of America) ,  Asadi Alireza (Islamic Azad University, No. 223 Azarshahr Street, Tehran 1584-743311, Iran)
資料名： Automation in Construction  (Automation in Construction)
巻： 112  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0491A  ISSN： 0926-5805  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地中レーダ(GPR)画像の手動処理は非常に時間集約的なタスクである。著者らは,高度に劣化したコンクリート橋床における複雑なGPR画像における鉄筋の自動検出のための新しいコンピュータビジョンベースの方法を提案した。提案した検出モデルは,配向勾配特徴記述子の微調整ヒストグラム,分類のための多層パーセプトロン,および干渉検出を除去するための後処理アルゴリズムから構成されている。最新の結果は,実際の橋床版GPRデータに関する方法をテストすることに関して得て,RADANソフトウェアによって結果を比較した。本論文で紹介したURIGPRv1.0データセット上で89.4%の全体精度を得た。提案方法は,RADANソフトウェアによって得られた結果と比較して,54.35%より正確である。提案した分類器は,3層畳込みニューラルネットワークの精度を11.9%上回った。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *コンピュータビジョン ,  自動化 ,  ヒストグラム ,  後処理 ,  *チェーン ,  干渉 ,  地中レーダ ,  ソフトウェア ,  多層パーセプトロン ,  画像処理 ,  *鉄筋 ,  *コンクリート橋 ,  *橋床版 ,  *コンクリート ,  アルゴリズム

著者キーワード (7件)： 地中レーダ ,  鉄筋の検出 ,  自動化 ,  画像処理 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  橋梁検査

分類 (2件)： 建設材料試験  (RA06020D) ,  コンクリート構造  (RA04030A)

タイトルに関連する用語 (7件)： コンクリート ,  橋床版 ,  GPR ,  自動処理 ,  コンピュータビジョン ,  鉄筋 ,  チェーン