NB-FCN: Real-Time Accurate Crack Detection in Inspection Videos Using Deep Fully Convolutional Network and Parametric Data Fusion

Chen Fu-Chen; Jahanshahi Mohammad R.

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NB-FCN: Real-Time Accurate Crack Detection in Inspection Videos Using Deep Fully Convolutional Network and Parametric Data Fusion

机译：NB-FCN：使用深度全卷积网络和参数数据融合检查视频中的实时精确裂纹检测

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For the safe operations of nuclear power plants, it is important to inspect the reactor internal components frequently. However, current practice involves human technicians who review the inspection videos and identify cracks on metallic surfaces of underwater components, which is costly, time-consuming, and subjective. Detecting cracks on metallic surfaces from the inspection videos is challenging since the cracks are tiny and surrounded by noisy patterns in the background. While other crack detection approaches require longer processing time, this study proposes a new approach called NB-fully convolutional network (NB-FCN) that detects cracks from inspection videos in real time with high precision. An architecture design principle is introduced for FCN, where the FCN can take image patches for training without pixel-level labels. Based on the naive Bayes (NB) probability, a parametric data fusion scheme called pNB-Fusion is proposed to fuse crack score maps from multiple video frames and outperforms other fusion schemes. The proposed NB-FCN achieves 98.6% detection average precision (AP) and requires only 0.017 s for a 720 x 540 frame and 0.1 s for a 1920 x 1080 frame. Based on its capability and efficiency, the proposed NB-FCN is a significant step toward real-time video processing for autonomous nuclear power plant inspection.

机译：对于核电站的安全操作，重要的是经常检查反应器内部组件。然而，目前的实践涉及审查检测视频的人类技术人员，并识别水下组件的金属表面上的裂缝，这是昂贵，耗时和主观的。从检查视频中检测金属表面的裂缝是挑战，因为裂缝是在背景中的噪声模式的微小而包围。虽然其他裂纹检测方法需要更长的处理时间，但是本研究提出了一种新的方法，称为NB-全卷积网络（NB-FCN），其实时地检测从检查视频的裂缝，高精度。为FCN引入了架构设计原理，其中FCN可以拍摄图像补丁以进行训练而无需像素级标签。基于Naive Bayes（NB）概率，提出了一种称为PNB融合的参数数据融合方案，从多个视频帧融合到熔断得分映射并优于其他融合方案。所提出的NB-FCN检测平均精度（AP）达到98.6％，并且仅需要0.017 S，用于720×540帧和0.1秒，用于1920×1080帧。基于其能力和效率，建议的NB-FCN是对自主核电站检查的实时视频处理的重要一步。

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来源
《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》 |2020年第8期|5325-5334|共10页
作者
Chen Fu-Chen; Jahanshahi Mohammad R.;
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作者单位

Purdue Univ Sch Elect & Comp Engn W Lafayette IN 47907 USA;

Purdue Univ Sch Elect & Comp Engn W Lafayette IN 47907 USA|Purdue Univ Lyles Sch Civil Engn W Lafayette IN 47907 USA;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Videos; Inspection; Power generation; Surface cracks; Real-time systems; Training; Feature extraction; Crack detection; data fusion; fully convolutional networks (FCNs); nuclear power plant inspection; real-time video analysis;

机译：视频;发电;表面裂缝;实时系统;培训;特征提取;裂纹检测;数据融合;完全卷积的网络（FCN）;核电厂检查;实时视频分析;

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