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J-GLOBAL ID:202202279158899112   整理番号:22A0942927

画像2Triplet:建設活動知識グラフ更新のためのコンピュータビジョンベース明示的関係抽出フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Image2Triplets: A computer vision-based explicit relationship extraction framework for updating construction activity knowledge graphs
著者 (7件):
資料名:
巻: 137  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: A0575B  ISSN: 0166-3615  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:
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知識グラフ(KG)は知識管理,特にアーキテクチャ,エンジニアリングおよび構築(AEC)産業において有効なツールであり,そこでは知識が断片化され,複雑である。しかしながら,産業におけるKG更新に関する研究は,テキストベースのKG更新に焦点を当てたほとんどの現在の研究で,不足している。精度とタイムラインに関するテキストデータに関する視覚データの優位性を考慮して,KG更新における明示的関係抽出のためのコンピュータビジョン技術の可能性はまだ調査されていない。本論文では,ゼロショット人間-オブジェクトインタラクション検出技法を一般的KGと組合せ,画像から明示的視覚関係を抽出し,構築活動KGを更新できる画像2Tripletと呼ばれる新しいフレームワークを提案した。建築装飾プロセスの画像に関する包括的な実験を行い,提案フレームワークを検証した。結果と洞察は,理論的展望から,人間-オブジェクト相互作用検出,KG更新と構築情報学への新しい知識と証拠に寄与するであろう。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
CAD,CAM  ,  経営工学一般  ,  生産工学一般 

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