書誌事項
- タイトル別名
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- MULTI-TYPE BRIDGE DAMAGE DETECTION METHOD BASED ON YOLO
説明
<p>本研究では，人手不足やコストが懸念されている橋梁点検業務に， UAV画像から物体検出のための深層学習の手法の一つである YOLOを用いて，同一画像から複数の損傷を同時に検出方法を検討する．深層学習を用いる事で，作業のプログラム化による作業時間の短縮と損傷の診断に客観的要素を加えることによる見落とし，ミスの抑制を行う事ができる．既往の研究として田畑らが行った CNNを用いた検証では， UAVで撮影した画像の損傷認識では，損傷部分を大まかに認識できていたものの，学習させていなかった背景部分を損傷と誤認識してしまっていたことによるものであった．また UAV動画の診断では検出時間が大きくかかってしまい，実用には向かないものとなってしまった．これらの問題に対し背景の誤検出に強く，検出を高速で行う事ができる YOLOモデルを用いて検証を行う．</p>
収録刊行物
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- AI・データサイエンス論文集
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AI・データサイエンス論文集 2 (J2), 447-456, 2021
公益社団法人 土木学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390290088581798272
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- NII論文ID
- 130008118330
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- ISSN
- 24359262
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可
