ENSTRECT：一种分阶段的 2.5D 结构损伤检测方法
计算机视觉与模式识别
2024-10-04 v2
摘要
为了有效评估结构损伤，必须在土木结构的物理世界中定位损伤实例。ENSTRECT 是一种旨在实现 2.5D 结构损伤检测的分阶段方法。该方法需要图像集合、相对方位和点云。利用这些输入，在图像层面分割表面损伤，然后映射到点云空间，从而生成分割后的点云。为了进行进一步的定量分析，分割后的点云被转换为可测量的损伤实例：通过将聚类点云收缩到相应的中轴来提取裂缝。对于剥落和腐蚀等面状损伤，提出了一种基于 PCA 和 alpha shapes 计算边界多边形的过程。在 4cm 的定位容差下，ENSTRECT 对裂缝的 IoU 可超过 90%，对腐蚀为 82%，对剥落为 41%。实例级检测的 AP50 约为 45%（裂缝、剥落）和 56%（腐蚀）。
引用
@article{arxiv.2401.03298,
title = {ENSTRECT: A Stage-based Approach to 2.5D Structural Damage Detection},
author = {Christian Benz and Volker Rodehorst},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.03298},
year = {2024}
}