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J-GLOBAL ID：202202220833899968   整理番号：22A0903504

画素レベルセマンティックセグメンテーションに基づく自動下水道欠陥検出と重症度定量化【JST・京大機械翻訳】

Automatic sewer defect detection and severity quantification based on pixel-level semantic segmentation

著者 (6件)： Zhou Qianqian (School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology, No.100 Waihuan Xi Road, Guangzhou 510006, China) ,  Situ Zuxiang (School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology, No.100 Waihuan Xi Road, Guangzhou 510006, China) ,  Teng Shuai (School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology, No.100 Waihuan Xi Road, Guangzhou 510006, China) ,  Liu Hanlin (School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology, No.100 Waihuan Xi Road, Guangzhou 510006, China) ,  Chen Weifeng (School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology, No.100 Waihuan Xi Road, Guangzhou 510006, China) ,  Chen Gongfa (School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology, No.100 Waihuan Xi Road, Guangzhou 510006, China)
資料名： Tunnelling and Underground Space Technology  (Tunnelling and Underground Space Technology)
巻： 123  ページ： Null  発行年： 2022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： 地下下水道システムは,それらの大規模な分布,高い被覆密度および複雑な欠陥条件によって特徴付けられ,それはシステム検査のためにより高い要求を提唱した。従来のマニュアル検査は,労働集約的で,誤りが発生しやすく,コスト効率が悪い。本論文は,欠陥タイプ,位置,幾何学的特性,および厳しさレベルを評価することができる,下水道欠陥の自動ピクセルレベルセグメンテーションを容易にするために,新しいDeepLabv3+ベースの下水道欠陥検出と重症度定量化法を提示する。DeepLabv3+検出精度と処理速度に及ぼす種々のバックボーンネットワークの影響を研究した。3つの最先端のセグメンテーション法(SegNet,FCNおよびU-Net)をさらに比較し,提案した方法の実現可能性を確認した。結果は,DeepLabv3+モデルが,特にバックボーンネットワークResnet-50で,複雑な条件下で複数のタイプの下水道欠陥をセグメント化するのに優れていることを示した。得られたPA,mIoU,fwIoUおよびF1スコアは,それぞれ0.9,0.53,0.84および0.55であった。個々のタイプの欠陥に対して,モデルは住宅壁のタイプの同定に最良に働き,次いで解体と樹木根が続いた。厳しさの定量化に関しては,モデル予測の70%が地上の真実と整合しているが,予測の30%は重大度レベルを過大評価する可能性が高いことを示した。提案方法は,より正確で効果的な下水道検査と保全のための意思決定基礎を提供する。Copyright 2022 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： 意思決定 ,  *セグメンテーション ,  被覆 ,  *下水道 ,  *故障検出 ,  *画素 ,  基幹回線
準シソーラス用語： 処理速度 ,  検出精度 ,  *重症度 ,  コスト効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 下水道の欠陥検出 ,  セマンティックセグメンテーション ,  DeepLabv3+ ,  重症度定量化 ,  ピクセルレベル

分類 (2件)： トンネルの保守と付帯設備,その他  (RC05060U) ,  配管設計・工事  (RA07090J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 画素 ,  セマンティックセグメンテーション ,  下水道 ,  欠陥検出 ,  重症度 ,  定量化