[CS15-15] 構造物のひび割れ検出における物体検出技術に関する研究
キーワード：深層学習、物体検出、ひび割れ検出
近年，国土交通省の推進するBIM/CIM，i-Constructionといった取り組みの一つに，IoT 機器などによって収集されるビッグデータを有効的に活用するAI技術がある．
AI技術の中でも画像認識技術は様々な分野において研究・活用がされており，土木・建設分野でも維持管理等に用いられている．
維持管理において画像認識技術は高所や他の危険な箇所など立ち入り困難な場所において安全確保・業務効率化等を目的に発展が進んでいる．
本論文では物体検出手法YOLOを用いるひび割れ検出において，主にYOLO内部のデータ拡張やネットワーク構造を変化させることによる検出精度への影響について確認を行う．
AI技術の中でも画像認識技術は様々な分野において研究・活用がされており，土木・建設分野でも維持管理等に用いられている．
維持管理において画像認識技術は高所や他の危険な箇所など立ち入り困難な場所において安全確保・業務効率化等を目的に発展が進んでいる．
本論文では物体検出手法YOLOを用いるひび割れ検出において，主にYOLO内部のデータ拡張やネットワーク構造を変化させることによる検出精度への影響について確認を行う．
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