講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-09-21 13:40
畳み込みニューラルネットワークによる現場活用性の高いひび割れ検出 ○井上祐貴・大田俊介・永吉洋登(日立) PRMU2018-64 IBISML2018-41 |
抄録 |
(和) |
建物保守において最初に実施されるのは、修理が必要な劣化部位を特定する作業である.しかし、この作業は多くが人力に頼っているため作業コストが高く、自動化が望まれている.本研究では、劣化の中でも重要度の高いひびに焦点をあて、画像から画素単位でひび割れ箇所を検知するモデルを開発した。畳み込みニューラルネットワークをベースとした本モデルは、検出精度だけでなく現場活用性を重要視し、教師データ作成に必要なコストの削減に加え、学習・推論時間の短縮を実現した。また、精度面においても従来手法を上回り、現場における自動劣化診断システムの適用可能性を確認した。 |
(英) |
Damage inspection, the first step in structural maintenance, is predominantly done manually today. Thus the cost of structural maintenance will be reduced greatly if this process is automated. In this paper, we propose a model that automatically detects surface cracks at a pixel level. Unlike in previous literatures, we heavily focused on the field deployability, such as reducing the dataset annotation cost and shortening the inference time. Experimental results show that the proposed model surpasses the state of the art in terms of accuracy. |
キーワード |
(和) |
ひび割れ検出 / 畳み込みニューラルネットワーク / multiple instance learning / 深層学習 / / / / |
(英) |
crack detection / convolutional neural network / multiple instance learning / deep learning / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 219, PRMU2018-64, pp. 201-206, 2018年9月. |
資料番号 |
PRMU2018-64 |
発行日 |
2018-09-13 (PRMU, IBISML) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
PRMU2018-64 IBISML2018-41 |
研究会情報 |
研究会 |
PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
開催期間 |
2018-09-20 - 2018-09-21 |
開催地(和) |
福岡工業大学 |
開催地(英) |
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テーマ(和) |
機械学習と実応用 |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
PRMU |
会議コード |
2018-09-PRMU-IBISML-CVIM |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
畳み込みニューラルネットワークによる現場活用性の高いひび割れ検出 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Deployment Friendly Crack Detection via Convolutional Neural Network |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
ひび割れ検出 / crack detection |
キーワード(2)(和/英) |
畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
キーワード(3)(和/英) |
multiple instance learning / multiple instance learning |
キーワード(4)(和/英) |
深層学習 / deep learning |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
井上 祐貴 / Yuki Inoue / イノウエ ユウキ |
第1著者 所属(和/英) |
株式会社日立製作所 (略称: 日立)
Hitachi Ltd. (略称: Hitachi) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
大田 俊介 / Shunsuke Ota / オオタ シュンスケ |
第2著者 所属(和/英) |
株式会社日立製作所 (略称: 日立)
Hitachi Ltd. (略称: Hitachi) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
永吉 洋登 / Hiroto Nagayoshi / ナガヨシ ヒロト |
第3著者 所属(和/英) |
株式会社日立製作所 (略称: 日立)
Hitachi Ltd. (略称: Hitachi) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第4著者 所属(和/英) |
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2018-09-21 13:40:00 |
発表時間 |
10分 |
申込先研究会 |
PRMU |
資料番号 |
PRMU2018-64, IBISML2018-41 |
巻番号(vol) |
vol.118 |
号番号(no) |
no.219(PRMU), no.220(IBISML) |
ページ範囲 |
pp.201-206 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2018-09-13 (PRMU, IBISML) |