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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

An image processing mechanism for aerial inspection robots to detect submillimeter-width concrete cracks in social infrastructures

http://hdl.handle.net/10228/0002000632
http://hdl.handle.net/10228/0002000632
e829f039-b5d7-43f6-b22a-6ceeccda169a
名前 / ファイル ライセンス アクション
10430474.pdf 10430474.pdf (9 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2024-05-15
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル An image processing mechanism for aerial inspection robots to detect submillimeter-width concrete cracks in social infrastructures
言語 en
その他のタイトル
その他のタイトル An Image Processing Mechanism for Aerial Inspection Robots to Detect Submillimeter-Width Concrete Cracks in Social Infrastructures
言語 en
言語
言語 eng
著者 Dixit, Ankur

× Dixit, Ankur

en Dixit, Ankur

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Oshiumi, Wataru

× Oshiumi, Wataru

en Oshiumi, Wataru

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Shrivastava, Manu

× Shrivastava, Manu

en Shrivastava, Manu

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我妻, 広明

× 我妻, 広明

WEKO 30799
e-Rad 60392180
Scopus著者ID 6603005439
九工大研究者情報 358

en Wagatsuma, Hiroaki

ja 我妻, 広明


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Inspection robots for early detection of potential risks in severe environments require a high accuracy like human experts. A fine mechanism is crucial for extracting target components from noisy signals. We have proposed a detection system for submillimeter-width cracks in concrete surfaces of social infrastructures, such as bridges, by using morphological component analysis (MCA), for aerial image-inspection robots. Traditional schemes like PCA have relied on linear decomposition for the separation of target signal and noise components. Recent advancement in signal decomposition focuses on the enhancement of linearity in the separation by introducing a set of nonlinear basis functions to represent the raw signal even when multiple factors are mixed in a nonlinear manner. In this sense, MCA is a core technique to be able to isolate target components to represent submillimeter-width cracks from others. We proposed a proper pre- and post-processing operations to attach MCA, which demonstrated a high accuracy yet coarse and fine image components have to be integrated redundantly. In the present study, we successfully found a simpler mechanism to set the single basis function to extract the target by introducing a new thresholding mechanism. It suggests a high potential of MCA for inspection robots for various purposes.
言語 en
書誌情報 en : Advanced Robotics

巻 38, 号 9-10, p. 698-714, 発行日 2024-05-07
出版社
出版者 Taylor & Francis
言語 en
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1080/01691864.2024.2324317
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0169-1864
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1568-5535
著作権関連情報
権利情報 This is an Accepted Manuscript of an article published by Taylor & Francis in Advanced Robotics on 07 Mar, 2024, available online: http://www.tandfonline.com/10.1080/01691864.2024.2324317.
キーワード
主題Scheme Other
主題 Sparse modeling
キーワード
主題Scheme Other
主題 morphological component analysis
キーワード
主題Scheme Other
主題 image texture
キーワード
主題Scheme Other
主題 anisotropic diffusion
キーワード
主題Scheme Other
主題 basis-pursuit (BP) algorithm
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/358_ja.html
論文ID(連携)
値 10430474
連携ID
値 12253
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Ver.1 2024-05-15 06:41:15.035914
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