維持・管理／検査技術・診断 (8)

[VI-779] Deep Learning 及びAIによる変状自動抽出

*渡辺 貞之¹、篠原 秀明¹、米丸 陸海¹、安部 正道³、久保 英里奈³、今永 侑希³、小西 真治²、伊藤 聡² (1. メトロレールファシリティーズ、2. 東京地下鉄、3. 計測検査)

キーワード：地下鉄、トンネル、自動抽出、ひび割れ、漏水

東京メトロでは、トンネルの維持管理として、目視による通常全般検査の他に可視画像撮影による変状展開図を作成している。従来の可視画像からの変状展開図作成は、ひび割れ、漏水、補修跡等の変状を人力により変状種類を判断し、可視画像から変状をトレースしていた。そのため、個人差による品質差、作成に多くの時間を要することによるコストの削減が求められていた。今回、品質向上とコスト削減を目的として、Deep Learning 及びAI技術を利用することにより、可視画像から変状を自動抽出する検討を行なった。