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J-GLOBAL ID：202202220319695713   整理番号：22A0494739

舗装アスファルト混合物研究における支援ツールとしての機械学習による写真測量技術と画像セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Photogrammetric Techniques and Image Segmentation via Machine Learning as Supporting Tools in Paving Asphalt Mixtures Studies

著者 (2件)： Piemonte Andrea (Civil and Industrial Engineering Department, University of Pisa, Pisa, Italy) ,  Caroti Gabriella (Civil and Industrial Engineering Department, University of Pisa, Pisa, Italy)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1507  ページ： 283-297  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 道路舗装(アスファルト)のための瀝青骨材組成の分野における研究活動は,しばしば2-および3-D幾何学的測定を必要とする。いくつかの場合,これらは,応力を受ける瀝青マトリックス内の骨材配置の研究と,タイヤ/道路接触界面での3D傾向の評価を支援することができる。現在の仕事は,これらの問題を扱う際の写真測量の可能性,すなわち,2D調査のための試験および確立されたホモグラフィック変換,および運動(SfM)+マルチビューステレオ(MVS)からの構造のより革新的で3Dアプローチを,提示し,検査することにおいて,写真測量の潜在可能性を調査したものである。”2D調査のための試験および十分に確立されたホモグラフィック変換,そして,より革新的で3Dのアプローチを,検討して,そして,検査し,そして,より革新的で,3Dアプローチを,運動(SfM)+マルチビューステレオ(MVS)から調査する。理論的暫定と試験の知見は,写真測量が,この特定分野における問題の調査に有効な解決策を提供できることを確認した。幾何学的測度と写真品質の精度は,10-4mの範囲の凝集体寸法と転位の調査に適している。最後に,写真測量画像のセグメンテーションと分類のための機械学習(ML)アルゴリズムのいくつかの可能な応用を議論した。自動画像セグメンテーションは,関心クラスにおいて2%以下の不整合をもたらす。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 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 ,  測度 ,  *セグメンテーション ,  道路 ,  タイヤ ,  骨材 ,  *写真測量 ,  *舗装 ,  ビチューメン ,  *アスファルト ,  二次元 ,  三次元 ,  *機械学習
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  道路舗装 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 運動からの構造 ,  ホモグラフィー ,  舗装アスファルト混合物 ,  機械学習

分類 (2件)： アスファルト舗装,たわみ性舗装  (RC04040R) ,  廃棄物処理  (RA01095A)

タイトルに関連する用語 (7件)： 舗装 ,  アスファルト混合物 ,  研究 ,  支援ツール ,  機械学習 ,  写真測量 ,  画像セグメンテーション