損傷の位置情報と専門知を連携させた機械学習による橋梁撮影画像からの自動診断手法
结合损伤位置信息和专业知识的基于机器学习的桥梁图像自动诊断方法
基本信息
- 批准号:22KJ0947
- 负责人:
- 金额:$ 1.09万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for JSPS Fellows
- 财政年份:2023
- 资助国家:日本
- 起止时间:2023-03-08 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
橋梁の点検・診断の効率化および高精度化のため,機械学習技術の一種であるDeep Learningを活用した橋梁撮影画像の解析技術の研究に期待が集まっている.当該年度は,当初目標としていた橋梁全体系での損傷の位置情報の把握,損傷情報の3次元モデル上での統合,診断用フレームワークの構築の取り組みを進める計画であり,全て順調に研究開発を進めることができた.特に損傷の位置情報の把握およびその3次元モデル上での統合については良い成果が得られており,画像の位置情報を同定する技術であるStructure from Motion(SfM)およびおよびDeep LearningによるSemantic Segmentation(画素単位での情報抽出)を活用して,3次元モデル上に損傷をマッピングする手法を提案した.この成果はComputer-Aided Civil and Infrastructure Engineeringに投稿し,すでに採択されている.また,診断用フレームワークの構築については,画像とその画像に関する質問を入力として,正しい答えを導き出すタスクであるVisual Question Answering(VQA)およびSfMを活用したフレームワークを構築した.この結果についても,既に論文はStructure and Infrastructure Engineeringに投稿されており,現在査読を受けている段階である.なお,損傷情報の3次元モデル上での統合に関しては,現在は3Dマッピングのみを行っているため,現在,反映した情報にBIMデータとして扱うための属性を付与するための検討を進めている.
Deep Learning, a kind of mechanical learning technology, is expected to be used in the research of bridge image analysis technology. When the year is over, the original goal is to grasp the damage location information of the whole bridge system, integrate the damage information on the three-dimensional network, and make progress in the research and development of the diagnosis system. Special damage location information grasp and three-dimensional integration of image location information identification techniques Structure from Motion (SfM) Deep Learning Semantic Segment (pixel location information extraction) Use of three-dimensional image location information identification techniques This work was submitted to Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. For diagnostic purposes, Visual Question Answering (VQA) and SfM are used in the construction of diagnostic images. The results of this paper are as follows: Structure and Infrastructure Engineering. 3-D damage information on the integration of the relevant information is now reflected in the BIM property.
项目成果
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专著数量(0)
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专利数量(0)
Recording of bridge damage areas by 3D integration of multiple images and reduction of the variability in detected results
- DOI:10.1111/mice.12971
- 发表时间:2023-01
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:T. Yamane;Pang-jo Chun;J. Dang;R. Honda
- 通讯作者:T. Yamane;Pang-jo Chun;J. Dang;R. Honda
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- 资助金额:
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- 资助金额:
$ 1.09万 - 项目类别:
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