[1191] Fundamental study on porosity estimation of pervious concrete using deep learning
Keywords:porous concrete、pervious concrete、AI、deep learning、quality evaluation、porosity、ポーラスコンクリート、透水性コンクリート、ディープラーニング、品質管理、空隙率
本研究では，人間の経験による学習を再現する「人工知能(AI)」技術を導入することで，ポーラスコンクリ－トの空隙率を誰でも簡単に精度よく推定する方法を開発することを目的とし，ディープラーニングによる画像分類を用いて透水性コンクリ－トの空隙率の推定を行い，測定確率を確認した。その結果，ディープラーニングによる画像認識技術を適用することでポーラスコンクリ－トの空隙率をある程度高い確率で推定可能であることが明らかになった。また，その推定確率は，学習用画像の画素度およびディープラーニングのエポック数（学習回数）の影響を受けることが確認された。