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J-GLOBAL ID：202202270571917425   整理番号：22A0919920

重要な道路インフラストラクチャーのポットホール検出のための畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Convolution neural networks for pothole detection of critical road infrastructure

著者 (6件)： Pandey Anup Kumar (Coventry University, UK) ,  Iqbal Rahat (University of Dubai, United Arab Emirates) ,  Maniak Tomasz (Interactive Coventry Ltd, UK) ,  Karyotis Charalampos (Interactive Coventry Ltd, UK) ,  Akuma Stephen (Benue State University, Makurdi, Nigeria) ,  Palade Vasile (Coventry University, UK)
資料名： Computers and Electrical Engineering  (Computers and Electrical Engineering)
巻： 99  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0546B  ISSN： 0045-7906  CODEN： CPEEBQ  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： 現代社会の経済的および社会的繁 proには,十分に発展し,維持されている高速道路インフラストラクチャが不可欠である。高速道路保全は,絶えず増加する進行中の交通,不十分な予算配分,および資源の欠如に関する大きな課題を提起する。道路ポットホール検出とタイムリーな修理は,安全で弾力性のある重要な道路インフラストラクチャを維持するための主要な寄与因子である。現在のポットホール検出法は,道路の手作業的な手動検査を必要とし,精度と推論速度に関して不足している。本論文は,ポットホール検出のための加速度計データに関する畳込みニューラルネットワークの新しい応用を提案した。自動車のダッシュボードに設置したiOSスマートフォンを用いてデータを収集し,専用のアプリケーションを行った。実験結果は,提案したCNNアプローチが,ポットホール検出における精度と計算の複雑さに関して,既存のソリューションに対して顕著な利点を有することを示した。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： 安全性 ,  自動車 ,  保全 ,  予算編成 ,  弾性 ,  加速度計 ,  高速道路 ,  *道路 ,  計算量 ,  検出法 ,  応用プログラム ,  *インフラストラクチャー ,  スマートフォン
準シソーラス用語： *ポットホール ,  iOS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 穴検出 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  クラウドソースデータ ,  加速度計データ ,  道路保全

分類 (2件)： 道路の維持修繕  (RC08050E) ,  鉄道輸送・サービス一般  (TC01010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 道路 ,  インフラストラクチャー ,  ポットホール ,  畳込みニューラルネットワーク