[P2-33] オルソ画像を活用した港湾岸壁のひび割れ検知システムと精度検証
キーワード：汎用小型ドローン, オルソ画像, 深層学習, ひび割れ検知
国土交通省によると、社会インフラの寿命は約50年とされている。近年、建設後50年以上経過したインフラが増加している。その一方で、点検は未だに目視で行われており、技術者不足が原因で点検が追いつかないことが社会課題となっている。本研究では、点検項目の1つであるひび割れを深層学習により自動検知するシステムを開発し、点検を効率化することで前述の課題解決に取り組む。具体的には、港湾施設の1つである岸壁のエプロン上部のひび割れを点検対象とした。点検作業では、最初に小型汎用ドローンを用いて点検対象を自動撮影し、オルソ画像を作成する。その後、作成したオルソ画像を地上解像度に基づいて最適化したサイズに分割し、深層学習を用いたひび割れ検知システムに入力する。ひび割れ検知システムの性能評価には正解率と検知率を用いる。ひび割れ検知システムに最適な深層学習モデルを選択し、その結果をオルソ画像上でGISを用いて管理する。