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[2F1-GS-10f-04] 深層学習を用いたマンホール鉄蓋種別判定および不良箇所検出にむけた検討
キーワード:インフラ、物体検出、畳み込みニューラルネットワーク、深層学習、点検
現在、NTT東日本管内では年間約6万個のマンホールの点検を実施している。作業者が現地においてマンホール写真(鉄蓋および内部設備)を撮影し、集約センタにおいてそれら写真を用いた設備の良・不良判定を目視で実施している。昨年、私たちは集約センタにおける目視点検稼働の削減に向けて、CNNアルゴリズムの一つであるMask-RCNNを用いたマンホール内部の不良検出AIを作成し、検出精度について報告を行った。本取り組みでは、昨年度の知見を基に、マンホール鉄蓋の種別判定および不良箇所検出AIを作成し、その検出精度を検証した。検証の結果、鉄蓋種別判定ではマクロ平均再現率96%、マクロ平均適合率98%、不良箇所検出ではマクロ平均再現率90%、マクロ平均適合率70%となった。
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