PaveCap: The First Multimodal Framework for Comprehensive Pavement Condition Assessment with Dense Captioning and PCI Estimation

📄 arXiv: 2408.04110v1 📥 PDF

作者: Blessing Agyei Kyem, Eugene Kofi Okrah Denteh, Joshua Kofi Asamoah, Armstrong Aboah

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-07

💡 一句话要点

PaveCap：首个多模态路面状况综合评估框架，实现密集描述和PCI估计

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 路面状况评估 多模态学习 密集描述 路面状况指数 YOLOv8 Transformer 零样本分割

📋 核心要点

  1. 现有路面状况评估方法缺乏综合性，难以同时提供定量指标和定性描述，限制了决策效率。
  2. PaveCap框架结合YOLOv8、SAM和Transformer，实现PCI的准确估计和路面状况的详细文本描述。
  3. 实验结果表明，PCI估计网络预测PCI与实际PCI相关性达0.70，密集描述网络BLEU得分高达0.7445。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种用于路面状况评估的多模态方法，该方法既能提供定量的路面状况指数（PCI）预测，又能提供定性的描述。我们引入了PaveCap，这是一个用于自动化路面状况评估的新框架。该框架由两部分组成：单次PCI估计网络和密集描述网络。PCI估计网络使用YOLOv8进行目标检测，使用Segment Anything Model（SAM）进行零样本分割，并使用一个四层卷积神经网络来预测PCI。密集描述网络使用YOLOv8骨干网络、Transformer编码器-解码器架构和一个卷积前馈模块来生成路面状况的详细描述。为了训练和评估这些网络，我们开发了一个包含边界框注释、文本注释和PCI值的路面数据集。PCI估计网络的结果显示，预测PCI和实际PCI之间存在很强的正相关关系（0.70），证明了其在自动化状况评估方面的有效性。此外，密集描述网络生成了准确的路面状况描述，BLEU（0.7445）、GLEU（0.5893）和METEOR（0.7252）得分很高。此外，密集描述模型能够很好地处理复杂场景，甚至纠正了ground truth数据中的一些错误。本文开发的框架可以极大地改善基础设施管理和路面维护中的决策。

🔬 方法详解

问题定义：现有路面状况评估方法通常侧重于提供定量的路面状况指数（PCI），而忽略了对路面状况的详细描述。缺乏定性描述使得决策者难以全面了解路面状况，从而影响维护决策的准确性和效率。此外，人工评估成本高昂且效率低下。

核心思路：PaveCap框架的核心思路是利用多模态信息（图像和文本）来综合评估路面状况。通过结合目标检测、图像分割和自然语言处理技术，该框架能够同时提供定量的PCI估计和定性的路面状况描述，从而为决策者提供更全面的信息。

技术框架：PaveCap框架包含两个主要模块：单次PCI估计网络和密集描述网络。PCI估计网络首先使用YOLOv8进行目标检测，识别路面上的缺陷。然后，使用Segment Anything Model（SAM）进行零样本分割，精确分割缺陷区域。最后，使用一个四层卷积神经网络来预测PCI。密集描述网络使用YOLOv8骨干网络提取图像特征，然后使用Transformer编码器-解码器架构生成路面状况的详细文本描述。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了首个用于路面状况综合评估的多模态框架。该框架能够同时提供定量的PCI估计和定性的路面状况描述，从而为决策者提供更全面的信息。此外，该框架还利用了零样本分割技术（SAM），减少了对大量标注数据的依赖。

关键设计：PCI估计网络使用了YOLOv8作为目标检测器，并利用SAM进行零样本分割，无需针对特定路面缺陷进行训练。密集描述网络使用了Transformer编码器-解码器架构，并结合卷积前馈模块，以提高文本描述的准确性和流畅性。损失函数方面，使用了标准的交叉熵损失函数来训练密集描述网络。

📊 实验亮点

PaveCap框架在路面状况评估方面表现出色。PCI估计网络预测PCI与实际PCI之间存在很强的正相关关系（0.70）。密集描述网络生成了准确的路面状况描述，BLEU（0.7445）、GLEU（0.5893）和METEOR（0.7252）得分很高，甚至能够纠正ground truth数据中的一些错误。

🎯 应用场景

PaveCap框架可应用于智能交通、智慧城市等领域，为路面维护提供决策支持。通过自动化路面状况评估，可以降低人工成本，提高评估效率，并为基础设施管理提供更准确的数据支持，从而优化维护计划，延长路面使用寿命，降低维护成本。

📄 摘要（原文）

This research introduces the first multimodal approach for pavement condition assessment, providing both quantitative Pavement Condition Index (PCI) predictions and qualitative descriptions. We introduce PaveCap, a novel framework for automated pavement condition assessment. The framework consists of two main parts: a Single-Shot PCI Estimation Network and a Dense Captioning Network. The PCI Estimation Network uses YOLOv8 for object detection, the Segment Anything Model (SAM) for zero-shot segmentation, and a four-layer convolutional neural network to predict PCI. The Dense Captioning Network uses a YOLOv8 backbone, a Transformer encoder-decoder architecture, and a convolutional feed-forward module to generate detailed descriptions of pavement conditions. To train and evaluate these networks, we developed a pavement dataset with bounding box annotations, textual annotations, and PCI values. The results of our PCI Estimation Network showed a strong positive correlation (0.70) between predicted and actual PCIs, demonstrating its effectiveness in automating condition assessment. Also, the Dense Captioning Network produced accurate pavement condition descriptions, evidenced by high BLEU (0.7445), GLEU (0.5893), and METEOR (0.7252) scores. Additionally, the dense captioning model handled complex scenarios well, even correcting some errors in the ground truth data. The framework developed here can greatly improve infrastructure management and decision18 making in pavement maintenance.