アセットマネジメント (2)

[VI-832] Deterioration factor and soundness judgment of bridge (concrete member) by deep learning model in consideration of specification information

*町口 敦志¹、喜多 敏春²、多田　 徳夫²、武井 宏将³、近田 康夫⁴ (1. 金沢大学大学院・(株)日本海コンサルタント AI技術室、2. (株)日本海コンサルタント　ＡＩ技術室、3. 日本ユニシス(株)、4. 金沢大学理工研究域地球社会基盤学系)

Keywords:Deep learning, AI, Bridge (concrete member), Deterioration factor judgment, Soundness judgment, Specification information

今日，インフラの老朽化問題等から効率的・効果的な維持管理（点検・補修）が求められており，ＡＩ（人工知能）を含むICT技術の活用が推進されている．そこで，著者らがこれまで行ったディープラーニングによるコンクリート構造物の劣化要因・健全性判定に関する研究をベースに，採用する写真データの適用範囲を定め，写真データに加え諸元情報及び損傷情報を考慮できるモデルを構築した結果，劣化要因判定は９１．２％，健全性判定は８３．４％の平均正解率となった．