[CS10-17] 深層学習とSfMを用いた河川護岸の劣化診断支援手法
キーワード：人工知能、深層学習、SfM、維持管理、護岸、エフロレッセンス
河川護岸の管理は技術者の目視情報を中心とする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，河川技術者が対策の必要性を判断するための基礎資料となる定量的データの自動取得が課題となる．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，深層学習とSfM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．
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