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Semi‐supervised pipe video temporal defect interval localization
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering ( IF 8.5 ) Pub Date : 2025-01-10 , DOI: 10.1111/mice.13403
Zhu Huang, Gang Pan, Chao Kang, YaoZhi Lv
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering ( IF 8.5 ) Pub Date : 2025-01-10 , DOI: 10.1111/mice.13403
Zhu Huang, Gang Pan, Chao Kang, YaoZhi Lv
In sewer pipe closed‐circuit television inspection, accurate temporal defect localization is essential for effective pipe assessment. Industry standards typically do not require time interval annotations, which are more informative but lead to additional costs for fully supervised methods. Additionally, differences in scene types and camera motion patterns between pipe inspections and temporal action localization (TAL) hinder the effective transfer of point‐supervised TAL methods. Therefore, this study presents a semi‐supervised multi‐prototype‐based method incorporating visual odometry for enhanced attention guidance (PipeSPO). The semi‐supervised multi‐prototype‐based method effectively leverages both unlabeled data and time‐point annotations, which enhances performance and reduces annotation costs. Meanwhile, visual odometry features exploit the camera's unique motion patterns in pipe videos, offering additional insights to inform the model. Experiments on real‐world datasets demonstrate that PipeSPO achieves 41.89% AP across intersection over union thresholds of 0.1–0.7, improving by 8.14% over current state‐of‐the‐art methods.
中文翻译:
半监督管道视频时间缺陷区间定位
在下水道闭路电视检测中,准确的时间缺陷定位对于有效的管道评估至关重要。行业标准通常不要求时间间隔注释,这信息量更大,但会导致完全监督方法的额外成本。此外,管道检测和时间动作定位 (TAL) 之间场景类型和相机运动模式的差异阻碍了点监督 TAL 方法的有效转移。因此,本研究提出了一种基于半监督多原型的方法,该方法结合了用于增强注意力引导的视觉里程计 (PipeSPO)。基于半监督、基于多原型的方法有效地利用了未标记的数据和时间点注释,从而提高了性能并降低了注释成本。同时,视觉里程计功能利用相机在管道视频中的独特运动模式,为模型提供额外的见解。在真实数据集上的实验表明,PipeSPO 在 0.1-0.7 的并集阈值上实现了 41.89% 的 AP,比当前最先进的方法提高了 8.14%。
更新日期:2025-01-10
中文翻译:
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半监督管道视频时间缺陷区间定位
在下水道闭路电视检测中,准确的时间缺陷定位对于有效的管道评估至关重要。行业标准通常不要求时间间隔注释,这信息量更大,但会导致完全监督方法的额外成本。此外,管道检测和时间动作定位 (TAL) 之间场景类型和相机运动模式的差异阻碍了点监督 TAL 方法的有效转移。因此,本研究提出了一种基于半监督多原型的方法,该方法结合了用于增强注意力引导的视觉里程计 (PipeSPO)。基于半监督、基于多原型的方法有效地利用了未标记的数据和时间点注释,从而提高了性能并降低了注释成本。同时,视觉里程计功能利用相机在管道视频中的独特运动模式,为模型提供额外的见解。在真实数据集上的实验表明,PipeSPO 在 0.1-0.7 的并集阈值上实现了 41.89% 的 AP,比当前最先进的方法提高了 8.14%。