維持・管理／検査技術・診断 (8)

[VI-777] 深層学習によるアーチダム表面変状の検出とその分布特性

*粟飯原 稔¹、権神 侑貴¹、安野 貴人¹ (1. 八千代エンジニヤリング)

キーワード：アーチダム、ポップアウト、維持管理、人工知能、深層学習、傾向管理

鳴子ダムは昭和３３年に竣工したアーチダムであり、上下流面の表面にポップアウト等の劣化が多数確認されている。ダム建設時に骨材として使用した河床砂礫の中に含まれていた低品質骨材の影響であると考えられた。これまで、ポップアウトの正確な大きさや数は把握できておらず、客観的、高精度に検出することが課題であった。検出は、ドローン（ＵＡＶ）での正対撮影画像を基に、人工知能（ＡＩ）のうち、ディープラーニング（深層学習）を採用した。検出されたポップアウトの最大はφ５７ｃｍであり、φ３０ｃｍ以上は１１２箇所であった。冬期には一日中山陰となる左岸下流面にやや大きいポップアウトが多く分布していることが明らかとなった。