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J-GLOBAL ID：202202233727538259   整理番号：22A1093494

土木インフラストラクチャープロジェクトにおける装置の解剖学的分析のためのコンピュータビジョン:回帰ベース深層ニューラルネットワークの開発【JST・京大機械翻訳】

Computer vision for anatomical analysis of equipment in civil infrastructure projects: Theorizing the development of regression-based deep neural networks

著者 (5件)： Arashpour Mehrdad (Department of Civil Engineering, Monash University, Melbourne, Australia) ,  Kamat Vineet (Civil and Environmental Engineering, Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan, United States) ,  Heidarpour Amin (Department of Civil Engineering, Monash University, Melbourne, Australia) ,  Hosseini M. Reza (School of Architecture & Built Environment, Deakin University, Victoria, Australia) ,  Gill Peter (Managing Director for Infrastructure, Donald Cant Watts Corke, Melbourne, Australia)
資料名： Automation in Construction  (Automation in Construction)
巻： 137  ページ： Null  発行年： 2022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： 土木インフラストラクチャプロジェクトにおける重い設備に対する高い需要があり,その性能はサイト操作の成功裏の配送の決定因子である。メーカーは機器性能ハンドブックを提供するが,移動材料に対するユニットコストの唯一の基礎に関する測定性能から,追加の監視メカニズムが必要である。視覚ベースの追跡と姿勢推定は,サイト性能モニタリングを容易にすることができる。本研究では,機器操作の安全性,生産性,持続可能性および品質を確保する目的で,装置を監視するためのいくつかの回帰ベース深層ニューラルネットワーク(DNN)を開発した。注釈付き画像ライブラリーを用いて,いくつかのバックボーンアーキテクチャを訓練し,試験した。実験結果は,チャネルシャッフルを有するDNNの深度別分離可能畳込みと計算効率を有するDNNの精度を明らかにした。本研究は,解剖学的角度と重要なキーポイントを検出する能力による装置姿勢推定のための方法を開発することによって,科学的有用性を提供した。本研究の実際的有用性は,プロジェクトにおける関節機械監視の現在の実践に影響する可能性の提供である。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： 視覚 ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  生産者 ,  *土木工学 ,  *解剖学 ,  *コンピュータビジョン ,  性質 ,  計算機アーキテクチャ ,  ハンドブック ,  アノテーション
準シソーラス用語： 持続可能性 ,  計算効率 ,  姿勢推定 ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 人工知能(AI) ,  サイバー物理システム ,  誤差評価尺度 ,  実験計画と試験 ,  全身姿勢推定 ,  産業と建設4.0 ,  機械学習アルゴリズム ,  ネットワークバックボーンアーキテクチャ

分類 (1件)： 計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (8件)： 土木 ,  インフラストラクチャー ,  プロジェクト ,  解剖学 ,  分析 ,  コンピュータビジョン ,  深層ニューラルネットワーク ,  開発