UAV-based Visual Remote Sensing for Automated Building Inspection

要約

コンピューター ビジョンを組み込んだ無人航空機 (UAV) ベースのリモート センシング システムは、建物の建設や、地震時の被害評価などの災害管理を支援する可能性を示しています。
建物の地震に対する脆弱性は、関連するコンポーネントの予想される損傷の進行と、構造システムのパフォーマンスに対するコンポーネントの寄与を考慮した検査によって評価できます。
これらの検査のほとんどは手動で行われるため、人員、時間、およびコストの使用率が高くなります。
このホワイト ペーパーでは、UAV ベースの画像データ収集と、地震構造パラメーターの推定に役立つ後処理用のソフトウェア ライブラリを使用して、これらの検査を自動化する方法論を提案します。
ここで考慮される重要なパラメーターは、隣接する建物間の距離、建物平面形状、建物平面面積、屋上のオブジェクト、および屋上レイアウトです。
上記のパラメータを推定する上で提案された方法論の精度は、距離測定センサーを使用して取得されたフィールド測定と、Google Earth から取得されたデータから検証されます。
追加の詳細とコードは、https://uvrsabi.github.io/ からアクセスできます。

要約(オリジナル)

Unmanned Aerial Vehicle (UAV) based remote sensing system incorporated with computer vision has demonstrated potential for assisting building construction and in disaster management like damage assessment during earthquakes. The vulnerability of a building to earthquake can be assessed through inspection that takes into account the expected damage progression of the associated component and the component’s contribution to structural system performance. Most of these inspections are done manually, leading to high utilization of manpower, time, and cost. This paper proposes a methodology to automate these inspections through UAV-based image data collection and a software library for post-processing that helps in estimating the seismic structural parameters. The key parameters considered here are the distances between adjacent buildings, building plan-shape, building plan area, objects on the rooftop and rooftop layout. The accuracy of the proposed methodology in estimating the above-mentioned parameters is verified through field measurements taken using a distance measuring sensor and also from the data obtained through Google Earth. Additional details and code can be accessed from https://uvrsabi.github.io/ .

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