文献

J-GLOBAL ID：202302214185763113   整理番号：23A0067205

異種特徴間の相関およびAttention Mapの確信度を考慮可能な変状画像の劣化レベル分類

DETERIORATION LEVEL CLASSIFICATION OF DISTRESS IMAGE CONSIDERING CORRELATION AMONG HETEROGENEOUS FEATURES AND ATTENTION MAP CONFIDENCE

著者 (4件)： 小川直輝 (北海道大学大学院情報科学院 情報科学専攻) ,  前田圭介 (北海道大学 大学院情報科学研究院 メディアネットワーク部門) ,  小川貴弘 (北海道大学 大学院情報科学研究院 メディアネットワーク部門) ,  長谷山美紀 (北海道大学 大学院情報科学研究院 メディアネットワーク部門)
資料名： AI・データサイエンス論文集(Web)  (Artificial Intelligence and Data Science (Web))
巻： 3  号： J2  ページ： 704-713(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U2325A  ISSN： 2435-9262  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： インフラ構造物の維持管理支援のために,変状画像からその進行度合いを分類する深層学習に関する研究が広く行われている.変状画像の分類では,被写体とカメラの距離が画像毎に大きく異なることや被写体自体の多様性等,実データ特有の複雑さにより,深層学習モデルが分類対象と関連しない領域に注目する可能性が高まる.そこで,本稿では,従来の画像のみを用いた深層学習に,変状の発生部位や部材等のテキストデータを導入し,変状領域に注目可能なマルチモーダル深層学習モデルを構築する.さらに,モデルがどの程度の自信を持って変状領域に注目したかを表す確信度を算出し,確信度の高い注目領域が変状分類へ与える影響を強めることで,分類の高精度化を実現する.本稿の最後では,実際の変状画像を用いた実験により提案手法の有効性を検証する.(著者抄録)

シソーラス用語： *分類 ,  *インフラストラクチャー ,  相関 ,  *機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  注意 ,  *画像認識 ,  *損傷 ,  地図 ,  *アテンション機構
準シソーラス用語： CNN ,  アテンションマップ ,  画像分類 ,  *劣化レベル分類

著者キーワード (5件)： deterioration level classification ,  distress ,  infrastructure ,  correlation ,  attention mechanism

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (31件)：

• 1) T. Park, B. Kim, and H. Kim: Impact of deterioration and negotiation on sewer system o&m contracts from the real option perspective, <i>Water resources management</i>, Vol.26, No.10, pp.2973-2989, 2012.
• 2) American Water Works Association: State of the water industry, 2021, from https://www.awwa.org/Portals/0/Awwa/Professional%20Development/SOTWI_2021_Full_Report.pdf, (accessed 2022-06-28).
• 3) American Society of Civil Engineers: A comprehensive assessment of america’s infrastructure, 2021, from https://infrastructurereportcard.org/wp-content/uploads/2020/12/National_IRC_2021-report-2.pdf, (accessed 2022-02-02).
• 4) Conference of European Directors of Roads: Re-gen risk assessment of ageing infrastructure risk optimization in road infrastructure elements, 2016. from https://www.cedr.eu/download/other_public_files/research_programme/call_2013/ageing_infrastructure/regen/D5.2-Final-report-on-optimization-of-managementstrategies-under-different-traffic-climate-change-and-financial-scenarios.pdf, (accessed 2022-02-03).
• 5) Andrea D’Ariano,L. Meng,G. Centulio,F. Corman: Integrated stochastic optimization approaches for tactical scheduling of trains and railway infrastructure maintenance, <i>Computers & Industrial Engineering</i>, Vol.127, pp.1315-1335, 2019.

タイトルに関連する用語 (5件)： 相関 ,  MAP ,  確信度 ,  変状 ,  分類