PAPER P03 · 2018
Autonomous UAVs for Structural Health Monitoring Using Deep Learning and an Ultrasonic Beacon System with Geo-Tagging
Kang, D., Cha, Y.-J. — Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 33(10):885-902
抄録確認 被引用数: openalex: 386 · crossref: 369 · semanticScholar: 363 (2026-10-22)
橋の下などGPSが届きにくい場所でも自律飛行できるよう、GPSの代わりに超音波ビーコンで位置を測るUAVを作り、CNNによるひび割れ検出と組み合わせた研究。検出した損傷には位置情報を付け、どこにあるかを特定できるようにした。自律飛行中に撮った動画でコンクリートのひび割れを検出できることを示した。
方法：超音波ビーコンによる屋内型測位で自律飛行させ、撮影動画にCNNを適用し、損傷位置をビーコン座標で記録した。
主な結果
- Crack detection from autonomous-flight video: 97.7% specificity and 91.9% sensitivity
- Ultrasonic beacon positioning used as a GPS substitute in GPS-poor areas
限界
- Abstract only reviewed
- Beacons must be installed around the target, which limits use on large or inaccessible structures
- Validated on concrete cracks only