ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
Steel railway bridges require repeatable inspection methods capable of resolving spatially heterogeneous corrosion while reducing dependence on difficult-access surveys and continuous manual flight control. This study presents RustScan-DL/UAV, an AI-enabled framework coupling pilot-supervised autonomous UAV coverage-path planning with zone-level deep-learning corrosion grading. The planner generates geometrically calibrated boustrophedon paths, sequences bridge elements by a distance-minimising tour, and checks battery feasibility. Each image zone is graded using a fine-tuned ResNet-50 fused with hue-saturation-value oxidation scoring, producing five operational grades derived from ISO 4628-3:2024 and an exploratory photographic corrosion-severity proxy calibrated on a limited ultrasonic dataset. Validation used BRIDGE-760, a corrosion-grading benchmark of 760 images (12,160 zones) comprising three external corrosion datasets and a 106-image Chumphon steel railway bridge UAV campaign. RustScan-DL/UAV achieved 93.7% zone-level accuracy and F1=0.921 for critical-zone detection; HSV fusion improved accuracy by 2.5 percentage points over the CNN-only baseline. ResNet-50 is retained as the study-optimal backbone because it is the only candidate with complete BRIDGE-760, fusion, critical-zone, INT8 onboard, and closed-loop validation; lighter modern backbones are treated as prospective alternatives pending equivalent controlled tests. In 14 pilot-supervised flights, the planner achieved 98.4% predicted coverage and reduced flight distance by 31.2% relative to a naive sweep. The available flight logs support a 79% positive predictive value for triggered re-inspections but do not retain complete adjudication of non-triggered regions; consequently, a flight-level false-negative rate cannot be estimated from the archived campaign data and no safety-completeness claim is made. The resulting zone-level maps may support selection of locations for confirmatory inspection, while ultrasonic gauging remains necessary for structural assessment.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 72/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Infrastructure Maintenance and Monitoring · Concrete Corrosion and Durability · Non-Destructive Testing Techniques
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Wiwat Rintrawong · Pobporn Danvirutai · Chavis Srichan · Korb Srinavin · Khon Kaen University
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง