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[3M1-GS-10-02] CycleGANおよび地中レーダを用いたコンクリート構造の内部欠陥の可視化
キーワード：コンクリート構造物、地中レーダ、内部欠陥推定、FDTD法、教師なし学習
コンクリート構造物の残存耐力や変形性能，剥落リスクを推定するためには，コンクリート内部のひび割れの有無のみならず，ひび割れの位置，寸法，角度などの幾何情報を取得することが望まれる．著者らは，欠陥を含むコンクリートを対象としたレーダ試験により得られたレーダ画像，および対応する欠陥幾何情報を含む断面画像をペアとし，それらのペアを多数用意してpix2pixで学習させることで，レーダ画像から内部欠陥の幾何情報を推定する手法を開発している．同手法は，ある程度の推定性能を有するものの，汎化性能が低いこと，および学習データを取得，追加することに多大なコストがかかるという課題があった．そこで本研究では，CycleGANを用いて，レーダ画像と断面画像をペアなしで学習することで，学習データの生成コストを低減することを試みた．検証の結果，提案手法は，pix2pixを用いた手法と比較して，データ生成コストが大幅に低減するのみならず，推定性能および汎化性能もより向上することが分かった．
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