[CS10-04] ディープラーニングを用いたアスファルト舗装のひび割れ自動検出
キーワード：ディープラーニング、アスファルト舗装、ひび割れ
日本の舗装管理の現状は，人員不足等の理由から予防保全・修繕等が十分に行われていない．そこで近年，舗装画像から舗装表面のひび割れを検出する研究が行われ，その有効性が示されている．
本研究では，既往の研究をさらに実用性を持たせるために，画像解析によるひび割れの自動検出において，効率的に検出精度を向上させることを目的とした．一般的に，ディープラーニングでは学習データ量を増加させることで精度が向上すると考えられていることから，本研究では，学習データの増やし方に着目して複数回モデルを作成し，精度の推移を窺った．その結果，無作為にデータを増やした場合に比べて精度は安定して向上した．
本研究では，既往の研究をさらに実用性を持たせるために，画像解析によるひび割れの自動検出において，効率的に検出精度を向上させることを目的とした．一般的に，ディープラーニングでは学習データ量を増加させることで精度が向上すると考えられていることから，本研究では，学習データの増やし方に着目して複数回モデルを作成し，精度の推移を窺った．その結果，無作為にデータを増やした場合に比べて精度は安定して向上した．
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