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J-GLOBAL ID：202202261524791552   整理番号：22A1105296

知的輸送システムのための深層学習ベースのポットホール検出【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning-Based Pothole Detection for Intelligent Transportation Systems

著者 (1件)： Kavati Ilaiah (National Institute of Technology Warangal, Warangal, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 869  ページ： 257-267  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  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： 道路上のポットホールの存在は,自動車の摩耗と引裂と同様に,道路事故の主な原因の1つである。レーザーイメージングを用いた3D再構成に対する振動ベースセンサの使用に対する手動報告から当局へのこの問題を解決するため,様々な方法を実行した。しかし,これらの方法は,夜間ビジョンに対する高い設定コスト,リスク,検出,または準備がないなどのいくつかの制限がある。本研究では,Mask R-CNNモデルを用いて,例外的なセグメンテーション結果が得られるように,ポットホールを検出した。ポットホールのためのデータセットを総合的に生成して,それを注釈付けして,データ増強を行い,MS COCOデータセット上で事前訓練されたMask R-CNNモデルのトップに関する転送学習を実行する。この支援システムを照明と気象条件を変えて試験し,同様にこれらの状況において良好に実行した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  振動 ,  レーザ ,  *学習 ,  自動車 ,  セグメンテーション ,  道路 ,  画像処理 ,  気象条件 ,  *交通システム ,  交通事故 ,  *ピンホール
準シソーラス用語： 支援システム ,  3D画像再構成 ,  *ポットホール ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 穴検出 ,  転移学習 ,  マスクR-CNN

分類 (3件)： 道路の維持修繕  (RC08050E) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  電装品  (QG03070C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 輸送システム ,  深層学習 ,  ポットホール