維持・管理／検査技術・診断 (8)

[VI-776] Research on Area Detection for Bridge-attached Equipments Using Image Processing by Deep Learning

*濱野 勇臣¹、内堀 大輔¹、中川 雅史¹、柳 秀一¹ (1. 日本電信電話（株）)

Keywords:bridge inspection, deep learning, image classificaion

NTTは全国に敷設している通信用管路を維持するために定期点検を実施している．点検は近接目視により実施するため，危険が伴う高所作業が課題となっている．近年，ドローンで撮影した画像から自動的に劣化を判定する技術が提案されているが，背景の映り込みによる誤検知を減少させる方法を検討する必要がある．本研究では，橋梁の撮影画像から点検対象外となる風景等の不要物を除去する画像処理方法の検討を行った．深層学習を用いた領域検出モデルの構築を行い，学習枚数を変化させたときの領域検出率の検討を行った結果，最大で0.81の精度を得た．