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J-GLOBAL ID：202302291393360901   整理番号：23A0067179

地下鉄トンネル点検時の一人称視点映像を用いたVision Transformerに基づく変状検出

DISTRESS DETECTION BASED ON VISION TRANSFORMER USING EGOCENTRIC VIDEOS WHILE INSPECTING IN SUBWEY TUNNELS

著者 (5件)： 櫻井慶悟 (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) ,  藤後廉 (北海道大学 大学院情報科学研究院) ,  小川貴弘 (北海道大学 大学院情報科学研究院) ,  長谷山美紀 (北海道大学 大学院情報科学研究院)
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： 470-478(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： 本文では,地下鉄トンネル点検時の技術者の一人称視点映像を用いた,Vision Transformerに基づく変状検出手法を提案する.提案手法では,大規模一般画像データセットで学習したVision Transformerに一人称視点映像より取得したフレームを用いてfine tuningを施すことにより,地下鉄トンネル内の変状検出を行う.さらに,Vision Transformerを自己教師あり学習手法であるDINOを用いて学習することにより,変状検出結果の判断根拠となるattention mapの生成を行う.以上により,提案手法は,変状検出の高精度化と検出結果の判断根拠の提示を実現する.本文の最後では,実際の技術者の一人称視点映像を用いた実験を行うことにより,提案手法の有効性を確認する.(著者抄録)

シソーラス用語： *トンネル ,  地下鉄道 ,  モデル ,  *点検 ,  検出 ,  *画像認識 ,  教師つき学習 ,  地図 ,  地図作成 ,  *多層パーセプトロン ,  画像処理
準シソーラス用語： DINO ,  *Vision Transformer ,  トンネル点検 ,  画像検出 ,  画像認識モデル ,  自己教師あり学習 ,  *地下鉄トンネル ,  注意地図 ,  *変状検出

著者キーワード (5件)： distress detection ,  subway tunnel ,  vision transformer ,  egocentric video ,  deep learning

分類 (3件)： トンネルの保守と付帯設備,その他  (RC05060U) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (17件)：

• 1) 国土交通省:令和4年度版国土交通白書 ,<https://www.mlit.go.jp/hakusyo/mlit/r03/hakusho/r04/pdfindex.html>, (閲覧 2022-06-29). [Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism : White paper on land, infrastructure, transport and tourism in japan, 2022, <https://www.mlit.go.jp/hakusyo/mlit/r03/hakusho/r04/pdfindex.html>, (accessed on 2022-06-29).]
• 2) 九島哲也, 前田圭介, 小川貴弘, 長谷山美紀:地下鉄トンネル点検時の生体信号に基づいた熟練および若手技術者の分類に関する検討, 映像メディア学会技術報告, Vol. 44, No. 6, pp. 101-105, 2020. [Kushima, T., Maeda, K., Ogawa, T. and Haseyama, M.: A note on classification of experienced and novice inspectors based on bio-signals while inspecting in subway tunnels, ITE Technical Report, Vol. 44, No. 6, pp. 101-105, 2020.]
• 3) 赤松祐亮, 前田圭介, 小川貴弘, 長谷山美紀:地下鉄トンネル点検時の技術者から取得される視線およびモーションデータに基づく熟練度の推定に関する検討,映像メディア学会技術報告, Vol. 45, No. 4, pp. 7-12, 2021. [Akamatsu, Y., Maeda, K., Ogawa, T. and Haseyama, M.: A note on estimation of expert-novice level based on eye tracking and motion data from engineers while inspecting subway tunnel, ITE Technical Report, Vol. 45, No. 4, pp. 7-12, 2021.]
• 4) 平澤魁人, 前田圭介, 藤後廉,小川貴弘, 長谷山美紀:地下鉄トンネル点検時の技術者から取得される生体信号と技術者の点検行動の関連性分析, 映像メディア学会技術報告, Vol. 46, No. 6, pp. 365-370, 2022. [Hirasawa, K., Maeda, K., Togo, R., Ogawa, T. and Haseyama, M.: Relevance analysis between bio-signals of engineers inspecting subway tunnels and their inspection behaviors, ITE Technical Report, Vol. 46, No. 6, pp. 365-370, 2022.]
• 5) Zakeri, H., Nejad, F. M. and Fahimifar, A.: Image based techniques for crack detection, classification and quantification in asphalt pavement: A review, Archives of Computational Methods in Engineering, Vol. 24, No. 4, pp. 935-977, 2017.

タイトルに関連する用語 (7件)： 地下鉄 ,  トンネル ,  点検 ,  視点 ,  映像 ,  Transformer ,  変状