基于事件的民用基础设施视觉缺陷检测：ev-CIVIL数据集与基准
摘要
小型无人机（UAV）基准的视觉检查是检查民用结构缺陷的更高效替代方案，能够安全地访问危险区域，并通过减少劳动力需求实现显著成本节省。然而，传统的帧基准相机，广泛用于UAV基准检查，往往难以在低或动态光照条件下捕获缺陷。相比之下，动态视觉传感器（DVS），或事件相机，在此类场景下表现出优势，能够最小化运动模糊，提高能源效率，并在多样化的光照条件下保持高质量成像，同时不会发生饱和或信息丢失。尽管存在这些优势，但现有研究缺乏探索使用DVS用于检测民用结构缺陷的可行性的研究。此外，还没有专门为此目的设计的事件基准数据集。为填补这一空白，本研究引入了第一个用于民用基础设施缺陷检测的数据集，使用DVS捕获作为时空事件流的损坏表面。除了事件数据，该数据集还包括使用活动像素传感器（APS）同时捕获的灰度强度图像帧。两种数据类型均使用集成DVS和APS传感器的DAVIS346相机捕获。该数据集聚焦于两种类型的缺陷：裂缝和碎裂，并包括来自现场和实验室环境的数据。现场数据集包括318个录制序列，记录458个 distinct 裂缝和121个 distinct 碎裂实例。实验室数据集包括362个录制序列，覆盖220个 distinct 裂缝和308个 distinct 碎裂实例。我们使用四个真实时间目标检测模型评估了该数据集。结果表明，DVS相机在挑战性光照条件下能够 robust 地检测民用基础设施缺陷。
引用
@article{arxiv.2504.05679,
title = {Event-based Civil Infrastructure Visual Defect Detection: ev-CIVIL Dataset and Benchmark},
author = {Udayanga G. W. K. N. Gamage and Xuanni Huo and Luca Zanatta and T Delbruck and Cesar Cadena and Matteo Fumagalli and Silvia Tolu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.05679},
year = {2026}
}
备注
Accepted version of the journal paper published in Sage Structural health monitoring journa and it is under review currently. consist of 29 pages. It has 20 figures and 7 tables. Keywords Event-based vision, civil structural health monitoring, defect detection, crack, spalling, DVS, dataset, YOLOv6, SSD, 2D event histograms