土木分野におけるAIの活用(1)

[CS15-06] Detection Technology of Corrosion in Bridge-Attached Equipment by Deep Learning

〇Yujin Hamano¹, Daisuke Uchibori¹, Masafumi Nakagawa¹, Atsushi Aratake¹ (1.NTT Access Network Service Systems Laboratories )

Keywords:Bridge-Attached Equipment, Image Processing, Deep Learning, Image Segmentation, Corrosion

土木設備を維持するための作業効率化が喫緊の課題となっている．近年，深層学習を用いて構造物の撮影画像から損傷を検出する事例が報告されているが、樹木など点検対象ではない物体を誤検出する課題がある．そこで我々は，誤検出を抑制しつつ点検対象物の損傷を検出するため，点検画像を用いて画像分類による点検対象領域の検出と画像セグメンテーションによる腐食領域の検出を組み合せる手法を試みた．本手法で腐食の検出を行った結果，TPR0.88の認識精度を得た．また，点検対象領域の認識を行わない場合の腐食検出結果と比較して，FPRを0.10程度抑制した．本稿では構築したアルゴリズムの検討結果について報告する．