[CS10-20] セマンティックセグメンテーションによるトンネルの損傷検知に関する取り組み
キーワード：セマンティックセグメンテーション、深層学習、損傷検知、AI、畳み込みニューラルネットワーク、ResNet
我が社ではトンネルの点検業務の効率化に向け走行型計測車両（以下，MIMM-Rという）を開発し，従来作業の大幅な合理化を図っているが，さらなる合理化が求められている．今回，損傷図の自動生成等によるさらなる合理化を見据え，MIMM-Rで撮影した画像に対し，画像系ディープラーニングの手法の一つであるセマンティックセグメンテーションを用い，画素単位で損傷（ひび割れ，剥離，遊離石灰，漏水）を検知・分類するモデルの構築・検証を行った．検証の結果，実用化に向けた課題があるものの相応精度で損傷検知が行えると評価した．
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