土木分野におけるIoT/AIのあり方（3)

[CS10-19] Semantic Segmentationを活用した橋梁3次元モデルへのひび割れ位置反映

*山根 達郎¹、叶井 和樹¹、全 邦釘² (1. 愛媛大学、2. 東京大学)

キーワード：機械学習、Deep Learning、Semantic Segmentation、ひび割れ、3次元モデル、SfM

本研究では，効率的な橋梁定期点検のために，Deep LearningによるSemantic Segmentationを用いて橋梁撮影画像からコンクリート表面だけを検出することで，コンクリート表面だけを対象にひび割れ検出を行い，ひび割れの位置を示した3次元モデルの作成を目的とした．そこで，Semantic Segmentationを行うDeep LearningモデルであるMask R-CNNを用いて，コンクリート床版橋の写真から床版裏面の範囲のみを特定できた．そして，Random forestによりひび割れ位置を検出し，ひび割れ位置を示した橋梁3次元モデルをSfMにより構築することに成功した．