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J-GLOBAL ID：202102259111900783   整理番号：21A0791134

閉回路テレビジョン(CCTV)画像に基づく地下下水管の自動状態評価フレームワークに向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards an automated condition assessment framework of underground sewer pipes based on closed-circuit television (CCTV) images

著者 (3件)： Wang Mingzhu (Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China) ,  Luo Han (Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China) ,  Cheng Jack C.P. (Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China)
資料名： Tunnelling and Underground Space Technology  (Tunnelling and Underground Space Technology)
巻： 110  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： B0677C  ISSN： 0886-7798  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： 下水道パイプの閉鎖循環テレビジョン(CCTV)検査ビデオを解釈するためのコンピュータビジョン技術の使用の増加傾向がある。以前の研究は,CCTV画像における欠陥タイプと位置の検出に主に焦点を合わせているが,既存の基準に対する参照による欠陥重症度と下水道条件を自動的に評価するためには,限られた系統的アプローチが利用できる。本研究では,(1)下水道条件評価に必要な情報定義,(2)管継手検出,および断面領域を得るための画像処理技術によるフィッティング,(2)欠陥検出およびセグメンテーション,欠陥タイプ,位置および領域を得るための欠陥検出およびセグメンテーション,および(4)欠陥重症度および下水道条件の評価を含む,コンピュータビジョン法を用いたCCTV画像から自動的に欠陥重症度および下水道条件を評価するためのフレームワークを提案した。特に,3つの深層学習ベースの欠陥検出モデルが開発され,その中で,高速R-CNN(局所畳込みニューラルネットワーク)に基づくモデルは,より高い精度で他者を凌駕し,画像中の欠陥タイプと位置を検出するのに使用される。一方,画像中の欠陥領域を抽出するために,欠陥をセグメンテーションするために革新的意味セグメンテーションモデルを適用した。検証において,著者らのフレームワークは,平均精度,再現率,およびF1がそれぞれ88.99%,87.96%,および88.21%の欠陥検出においてよく機能した。より重要なことに,このフレームワークは,正確な計算でより正確に操作とメインテナンス(O&M)欠陥を評価し,そして,主に専門検査者と整合する全体的条件等級づけを生成し,平均偏差は3.06%であった。本フレームワークは,検査ビデオのレビューを助け,将来,完全に自動化された下水道評価と保全計画の基礎を築くことができる。評価コードとコンピュータビジョン方法に関する制約なしで,このフレームワークは,異なる領域における下水道条件の評価に適合して,切断エッジビジョン技術を統合することによってより良い性能を達成することができた。Copyright 2021 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： 自動化 ,  セグメンテーション ,  管継手 ,  *テレビジョン ,  下水道 ,  故障検出 ,  画像処理 ,  録画装置 ,  *下水管 ,  検査員 ,  コンピュータビジョン ,  保守管理
準シソーラス用語： 重症度 ,  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 (6件)： 状態評価 ,  コンピュータビジョン ,  欠陥検出 ,  欠陥セグメンテーション ,  重症度評価 ,  下水道管

分類 (1件)： トンネル工学一般  (RC05010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 閉回路テレビジョン ,  CCTV ,  地下 ,  下水管 ,  状態評価 ,  フレームワーク