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J-GLOBAL ID：202202235657633465   整理番号：22A0499969

畳込みニューラルネットワークを用いた鋼橋の疲労亀裂検出のための2段階アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Two-step approach for fatigue crack detection in steel bridges using convolutional neural networks

著者 (6件)： Quqa Said (Department of Civil, Chemical, Environmental, and Materials Engineering, University of Bologna, Bologna, Italy) ,  Martakis Panagiotis (Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering, ETH Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Movsessian Artur (School of Engineering, Institute for Infrastructure and Environment, University of Edinburgh, Edinburgh, UK) ,  Pai Sai (Singapore-ETH Centre, Singapore, Singapore) ,  Reuland Yves (Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering, ETH Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Chatzi Eleni (Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering, ETH Zurich, Zurich, Switzerland)
資料名： Journal of Civil Structural Health Monitoring  (Journal of Civil Structural Health Monitoring)
巻： 12  号： 1  ページ： 127-140  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4541A  ISSN： 2190-5479  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 並列計算能力の出現は,グラフィックス処理ユニットの開発を通してさらに促進され,視覚ベースのSHMのための畳み込みニューラルネットワーク(CNNs)の使用のような,構造健全性監視(SHM)タスクのための,新しい,以前に実行不可能で,アルゴリズム的スキームのサージをもたらした。本研究は,CNNと適切な画像処理技術の結合に基づくディジタル画像における亀裂認識のための新しいアプローチを提案した。提案した方法を,高分解能消費者グレードディジタルカメラにより収集した長大スパン鋼橋の溶接継手の画像からなるデータセットに適用した。研究したデータセットは,サブ最適光と曝露条件,例えば,手書き文字,変化する材料テクスチャ,およびいくつかの場合,外部物体の存在下で,いくつかの雑音汚染源で撮影された写真を含む。亀裂幅と長さと共に亀裂を表す参照画素は利用可能であり,提案モデルの訓練と検証に利用できる。提案フレームワークは,「損傷領域」の幾つかの知識を必要とするが,訓練データセットにおける亀裂の正確なラベリングの必要性を軽減する。非ラベル画像セットへの適用によるモデルの検証は,雑音源に対する精度とロバスト性に関して有望な結果を明らかにした。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 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 ,  *亀裂 ,  雑音 ,  視覚 ,  消費者 ,  *疲れ亀裂 ,  溶接継手 ,  雑音発生器 ,  汚染源 ,  画像処理 ,  並列演算 ,  ディジタル画像 ,  ロバスト性 ,  *鋼橋
準シソーラス用語： 構造ヘルスモニタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ビジョン ,  損傷同定 ,  機械学習 ,  亀裂検出 ,  鋼橋 ,  構造ヘルスモニタリング

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  鋼橋 ,  疲労亀裂 ,  段階