با افزایش تردد، سلامت جادهها پراهمیتتر شده است و با پیشرفت هوش مصنوعی و الگوریتمهای رباتیک، میتوان بهتر و دقیقتر به پایش سلامت آنها پرداخت. در این مقاله، هدف شناسایی و دستهبندی هندسی چالهها با گوشی همراه است و به دلیل اینکه گوشی همراه دارای یک دوربین و فاقد طول خط پایه میباشد، مقادیر بهصورت نسبی محاسبه شدند. نوآوری این تحقیق بر این است که از شبکه عصبی YOLO برای شناسایی چالهها به همراه تعیین موقعیت مختصات دوبعدی تصویری آنها و از الگوریتم ORB SLAM 3 بهمنظور تعیین موقعیت و وضعیت دوربین فیلمبرداری استفاده شد. برای تعیین موقعیت سهبعدی چالهها، ابتدا فیلم مسیر موردنظر همراه با زمان اخذ داده در هرلحظه توسط نرمافزار VIRec نصبشده بر روی گوشی ذخیره گردید و بهعنوان ورودی به الگوریتم ORB SLAM 3 داده شد. موقعیت و وضعیت دوربین در هر فریم توسط این الگوریتم به دست آمد و منجر به ایجاد ماتریس نگاشت برای هر فریم از فیلم شد. جهت شناسایی چالهها نیز، شبکه عصبی YOLO V8m، مدل دنبال کننده با دقت 92 % پس از آموزش با دادههای مربوط به سطح خیابانهای شهری کشورهای مختلف مورداستفاده قرار گرفت. پس از شناسایی نیز، چالهها با بیضی برازش دادهشده بر آنها در فریمهای مختلف دنبال شدند تا مختصات تصویری آنها در موقعیتهای مختلف فیلم به دست آید. درنهایت با استفاده از موقعیت و وضعیت دوربین حاصل از الگوریتم ORB SLAM 3 و موقعیت تصویری دوبعدی چالههای حاصل از YOLO، مثلثبندی و سرشکنی دسته اشعه صورت گرفت و مختصات دو سوی محور بزرگ و کوچک هر بیضی بهصورت نسبی تخمین زده شد. جهت ارزیابی دقت نقاط تبدیلشده از پارامتر خطای نگاشت مجدد استفاده گردید که بیانگر میزان خطای زیر 1 تا 5/3 پیکسل بوده است. بهمنظور بررسی بیشتر نتایج ازنظر کمّی، به مقایسه مساحتهای نسبی پرداخته شد. در ابتدا مساحت نرمالشده حاصل از نقاط تبدیلشده هر یک از چالهها محاسبه گردید و با مساحت متناظر نرمالشده خود که توسط گیرنده مولتی فرکانس G1 Plus Sout با دقت 012/0 متر در اختیار بود مقایسه شدند. نتایج گویای اختلاف 2 تا 5 درصدی بین چالههای محاسبهشده با واقعیت زمینی بوده است.
1. P. Riya, K. Nakulraj, and A. Anusha, "Pothole Detection Methods," in 2018 3rd International Conference on Inventive Computation Technologies (ICICT), 2018: IEEE, pp. 120-123. [DOI:10.1109/ICICT43934.2018.9034440]
2. Y.-M. Kim, Y.-G. Kim, S.-Y. Son, S.-Y. Lim, B.-Y. Choi, and D.-H. Choi, "Review of Recent Automated Pothole-Detection Methods," Applied Sciences, vol. 12, no. 11, 2022, doi: 10.3390/app12115320. [DOI:10.3390/app12115320]
3. W. S. Qureshi et al., "An Exploration of Recent Intelligent Image Analysis Techniques for Visual Pavement Surface Condition Assessment," Sensors (Basel), vol. 22, no. 22, Nov 21 2022, doi: 10.3390/s22229019. [DOI:10.3390/s22229019]
4. K. R and N. S, "Pothole and Object Detection for an Autonomous Vehicle Using YOLO," presented at the 2021 5th International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS), 2021.
5. S. Sen et al., "Pothole Detection System Using Object Detection through Dash Cam Video Feed," presented at the 2023 International Conference for Advancement in Technology (ICONAT), 2023. [DOI:10.1109/ICONAT57137.2023.10080856]
6. M. Sathvik, G. Saranya, and S. Karpagaselvi, "An Intelligent Convolutional Neural Network based Potholes Detection using Yolo-V7," presented at the 2022 International Conference on Automation, Computing and Renewable Systems (ICACRS), 2022. [DOI:10.1109/ICACRS55517.2022.10029263]
7. D. Chen, N. Chen, X. Zhang, and Y. Guan, "Real-Time Road Pothole Mapping Based on Vibration Analysis in Smart City," IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 15, pp. 6972-6984, 2022, doi: 10.1109/jstars.2022.3200147. [DOI:10.1109/JSTARS.2022.3200147]
8. P. M. Harikrishnan and V. P. Gopi, "Vehicle Vibration Signal Processing for Road Surface Monitoring," IEEE Sensors Journal, vol. 17, no. 16, pp. 5192-5197, 2017, doi: 10.1109/jsen.2017.2719865. [DOI:10.1109/JSEN.2017.2719865]
9. C. G. Harris and J. Pike, "3D positional integration from image sequences," Image and Vision Computing, vol. 6, no. 2, pp. 87-90, 1988. [DOI:10.1016/0262-8856(88)90003-0]
10. H. C. Longuet-Higgins, "A computer algorithm for reconstructing a scene from two projections," Nature, vol. 293, no. 5828, pp. 133-135, 1981. [DOI:10.1038/293133a0]
11. Aparna, Y. Bhatia, R. Rai, V. Gupta, N. Aggarwal, and A. Akula, "Convolutional neural networks based potholes detection using thermal imaging," Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, vol. 34, no. 3, pp. 578-588, 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2019.02.004. [DOI:10.1016/j.jksuci.2019.02.004]
12. S. Gupta, P. Sharma, D. Sharma, V. Gupta, and N. Sambyal, "Detection and localization of potholes in thermal images using deep neural networks," Multimedia Tools and Applications, vol. 79, no. 35-36, pp. 26265-26284, 2020, doi: 10.1007/s11042-020-09293-8. [DOI:10.1007/s11042-020-09293-8]
13. J. Terven, D.-M. Córdova-Esparza, and J.-A. Romero-González, "A comprehensive review of yolo architectures in computer vision: From yolov1 to yolov8 and yolo-nas," Machine Learning and Knowledge Extraction, vol. 5, no. 4, pp. 1680-1716, 2023. [DOI:10.3390/make5040083]
14. M. Gao, X. Wang, S. Zhu, and P. Guan, "Detection and segmentation of cement concrete pavement pothole based on image processing technology," Mathematical Problems in Engineering, vol. 2020, no. 1, p. 1360832, 2020. [DOI:10.1155/2020/1360832]
15. I. Scholl, T. Aach, T. M. Deserno, and T. Kuhlen, "Challenges of medical image processing," Computer science-Research and development, vol. 26, pp. 5-13, 2011. [DOI:10.1007/s00450-010-0146-9]
16. Y. Bhatia, R. Rai, V. Gupta, N. Aggarwal, and A. Akula, "Convolutional neural networks based potholes detection using thermal imaging," Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, vol. 34, no. 3, pp. 578-588, 2022. [DOI:10.1016/j.jksuci.2019.02.004]
17. S. Patra, A. I. Middya, and S. Roy, "PotSpot: Participatory sensing based monitoring system for pothole detection using deep learning," Multimedia Tools and Applications, vol. 80, no. 16, pp. 25171-25195, 2021. [DOI:10.1007/s11042-021-10874-4]
18. R. Sathya and B. Saleena, "A framework for designing unsupervised pothole detection by integrating feature extraction using deep recurrent neural network," Wireless Personal Communications, vol. 126, no. 2, pp. 1241-1271, 2022. [DOI:10.1007/s11277-022-09790-z]
19. R. Fan, U. Ozgunalp, Y. Wang, M. Liu, and I. Pitas, "Rethinking road surface 3-d reconstruction and pothole detection: From perspective transformation to disparity map segmentation," IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 52, no. 7, pp. 5799-5808, 2021. [DOI:10.1109/TCYB.2021.3060461]
20. P. Jiang, D. Ergu, F. Liu, Y. Cai, and B. Ma, "A Review of Yolo algorithm developments," Procedia computer science, vol. 199, pp. 1066-1073, 2022. [DOI:10.1016/j.procs.2022.01.135]
21. C. Wan, Y. Pang, and S. Lan, "Overview of YOLO Object Detection Algorithm," International Journal of Computing and Information Technology, vol. 2, no. 1, pp. 11-11, 2022. [DOI:10.56028/ijcit.1.2.11]
22. M. Nazarkevych and N. Oleksiv, "Оbject recognition system based on the Yolo model and database formation," Ukrainian Journal of Information Technology, vol. 6, pp. 120-126, 01/01 2024, doi: 10.23939/ujit2024.01.120. [DOI:10.23939/ujit2024.01.120]
23. B. Karthika, M. Dharssinee, V. Reshma, R. Venkatesan, and R. Sujarani, "Object Detection Using YOLO-V8," in 2024 15th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies (ICCCNT), 2024: IEEE, pp. 1-4. [DOI:10.1109/ICCCNT61001.2024.10724411]
24. B. P, P. P, D. M, and V. S, "Unauthorized Drone Detection Using Deep Learning," International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, vol. 12, no. 5, pp. 282-287, 2024, doi: 10.22214/ijraset.2024.61496. [DOI:10.22214/ijraset.2024.61496]
25. F. Imanuel, S. K. Waruwu, A. Linardy, and A. M. Husein, "Literature review application of yolo algorithm for detection and tracking," Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing, vol. 6, no. 3, pp. 1378-1383, 2024. [DOI:10.47709/cnahpc.v6i3.4374]
26. C. Altuntas, "Triangulation and time-of-flight based 3D digitisation techniques of cultural heritage structures," The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 43, pp. 825-830, 2021. [DOI:10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-825-2021]
28. W. Song, X. Xie, G. Li, and Z. Wang, "Flexible method to calibrate projector-camera systems with high accuracy," Electronics Letters, vol. 50, no. 23, pp. 1685-1687, 2014, doi: 10.1049/el.2014.1383. [DOI:10.1049/el.2014.1383]
29. Z. Zhang, "A flexible new technique for camera calibration," IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 22, no. 11, pp. 1330-1334, 2000. [DOI:10.1109/34.888718]
amirdehi M, hosseini naveh A. Integration of deep learning and photogrammetry principles for the identification and geometric classification of potholes in a terrestrial image-based system. JGST 2025; 14 (4) : 5 URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1209-fa.html
امیردهی مهدی، حسینی نوه علی. تلفیق یادگیری عمیق و اصول فتوگرامتری برای شناسایی و دستهبندی هندسی چالهها در یک سیستم تصویرمبنای زمینی. علوم و فنون نقشه برداری. 1404; 14 (4) :59-78