[1H3-J-13] AI応用: 医療とヘルスケア

[1H3-J-13-03] 目視点検の損傷画像による鉄筋露出セグメンテーションの転移学習

中島 道浩¹、〇安野 貴人¹、永富 大亮¹、野田 一弘¹、青柳 聖¹、関口 斉治¹ (1. 八千代エンジニヤリング株式会社)

キーワード：ディープラーニング、セマンティック・セグメンテーション、転移学習、インフラ損傷検出、鉄筋露出

土木構造物が老朽化するなかで,効率よい点検と的確な診断が求められている.特に,市町村では,技術職員の不足と維持管理費の予算制約が問題となる.従来の近接目視の5段階判定と対策区分に加え,損傷写真からピクセル単位で損傷検出を自動化できれば,損傷の規模がどの程度か,より柔軟に対策情報を提示しうる.損傷のなかでも,剥離・鉄筋露出は発生頻度が多く,修繕措置の判断を行う機会が多い.本稿では,近接目視点検の損傷画像を用いて,セマンティック・セグメンテーションを可能とする転移学習の3つの損傷検出手法を比較検討する.実際に,目視点検による鉄筋露出の画像を用いて,本手法を適用した結果を示す.