3D Dense Reconstruction for Structural Defect Quantification
Notice bibliographique
Résumé
Recent advancements in vision-based visual inspection enable the identification, localization, and quantification of damage on structures. However, existing damage quantification methods are limited to measuring one- or two-dimensional attributes such as length or area, which is insufficient for certain damage types such as spalling that require depth in addition to in-plane measurements, as outlined in inspection manuals. To address this limitation, we propose utilizing image-based dense 3D reconstruction to perform full 3D quantifications to assess damages for concrete structure inspections. The proposed method is applied to quantify spalling damage in 3D to compute volumetric loss and maximum depth of the damage in line with bridge inspection manuals. Our approach involves using a convolutional neural network-based interactive segmentation algorithm to accurately segment spalling boundaries from images. Structure-from-motion and multiview stereo algorithms are then applied to generate a detailed 3D point cloud reconstruction of the spalling using multiple images. From this point cloud, a 3D mesh representation of the spalling is created for precise quantification. To validate our proposed technique, we conducted laboratory and field experiments to capture images and interactively segment the damage. The results demonstrate the effectiveness and reliability of our approach for 3D damage quantification in structure inspections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».