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J-GLOBAL ID：202102241526824938   整理番号：21A0677888

モバイルマッピングシステムで取得したオルソフレームを用いた深層学習による舗装損傷検出【JST・京大機械翻訳】

Pavement Distress Detection with Deep Learning Using the Orthoframes Acquired by a Mobile Mapping System

著者 (5件)： Riid Andri (Department of Software Science, Tallinn University of Technology, 12618 Tallinn, Estonia) ,  Loeuk Roland (Department of Computer Systems, Tallinn University of Technology, 12618 Tallinn, Estonia) ,  Pihlak Rene (Department of Software Science, Tallinn University of Technology, 12618 Tallinn, Estonia) ,  Tepljakov Aleksei (Department of Computer Systems, Tallinn University of Technology, 12618 Tallinn, Estonia) ,  Vassiljeva Kristina (Department of Computer Systems, Tallinn University of Technology, 12618 Tallinn, Estonia)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 9  号： 22  ページ： 4829  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究論文の主題は,コンピュータビジョンアルゴリズムを用いた高速道路上の舗装 distress迫の自動検出である。特に,深い学習畳込みニューラルネットワークモデルを検出器の実装に対して採用した。検出器の訓練のためのソースデータは,モバイルマッピングシステムによって獲得したオルソフレームの形に来る。著者らの以前の研究と比較して,オーソフレームは,一般的により良い品質であるが,より重要なことに,本研究では,手動前処理ステップを導入する:オーソフレームのセットを訓練のために注意深く選択し,検出器の適切な性能を確保するために手動でディジタル化した。事前訓練された畳み込みニューラルネットワークを,舗装 distress迫検出の問題のために次に微調整した。対応する実験結果を提供し,解析し,検出器の成功した実装を示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *学習 ,  高速道路 ,  前処理 ,  *舗装 ,  画像処理 ,  検出器 ,  コンピュータビジョン ,  画像認識
準シソーラス用語： 自動検出 ,  ディジタル化 ,  *舗装損傷 ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 舗装の苦痛 ,  欠陥検出 ,  画像認識 ,  画像処理 ,  深層ニューラルネットワーク

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (93件)：

• Mohan, A.; Poobal, S. Crack detection using image processing: A critical review and analysis. Alex. Eng. J. 2018, 57, 787-798.
• Tepljakov, A.; Riid, A.; Pihlak, R.; Vassiljeva, K.; Petlenkov, E. Deep Learning for Detection of Pavement Distress using Nonideal Photographic Images. In Proceedings of the 42nd International Conference on Telecommunications and Signal Processing, Budapest, Hungary, 1 July 2019.
• Yandell, W.; Pham, T. A fuzzy-control procedure for predicting fatigue crack initiation in asphaltic concrete pavements. In Proceedings of the 1994 IEEE 3rd International Fuzzy Systems Conference, Orlando, FL, USA, 26-29 June 1994; pp. 1057-1062.
• Tsubota, T.; Yoshii, T.; Shirayanagi, H.; Kurauchi, S. Effect of Pavement Conditions on Accident Risk in Rural Expressways. In Proceedings of the IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Maui, HI, USA, 4-7 November 2018; pp. 3613-3618.
• Tsukamoto, A.; Hato, T.; Adachi, S.; Oshikubo, Y.; Cheng, W.; Enpuku, K.; Tsukada, K.; Tanabe, K. Eddy Current Testing System Using HTS-SQUID with External Pickup Coil Made of HTS Wire. IEEE Trans. Appl. Supercond. 2017, 27.

タイトルに関連する用語 (3件)： モバイルマッピングシステム ,  深層学習 ,  舗装損傷