[4K3-J-13] AI応用: 海と河川

[4K3-J-13-01] SfMとSemantic Segmentationによる河川護岸の劣化診断支援手法

〇藤井 純一郎¹、嶋本 ゆり¹、天方 匡純¹、松川 正彦¹、秋山 和也¹、小原 洋¹ (1. 八千代エンジニヤリング株式会社)

キーワード：Structure from Motion、深層学習、セマンティック・セグメンテーション

河川護岸の管理は技術者の目視情報を中心とする極度に人的資源に依存した定性的管理が主体となっており，定量的データに基づいた合理化が求められている．そのためには劣化検出だけでなく，対策の必要性を判断するための劣化診断も定量的データに基づき実施する必要がある．本研究では河川護岸の診断に必要となる劣化の絶対的な位置（座標）と大きさ（幅・長さ）を，SfMと深層学習を用いて画像から自動抽出する方法を提案し，その技術的実現性について実験により確認した．その結果，劣化診断に資する定量的な情報が自動で得られることが示せた．