土木分野におけるAIの活用(5)

[CS15-40] Damage Segmentation of Rubber Bearing Using Context Fully Convolutional Network

〇Jiyuan Shi¹, Ji Dang¹, Rongzhi Zuo², Kazuhiro Shimizu², Akira Tsunoda², Yasuhiro Suzuki² (1.Saitama University, 2.Kawakin Core-Tech Co., Ltd.)

Keywords:Context, Fully Convolutional Network, Damage of Rubber Bearing, Segmentation

本研究では完全畳み込みネットワーク(ＦＣＮ)に基づくゴム支承の損傷の検出方法についてコンテキスト（構造表面の理解）を利用した手法を提案する。訓練されたモデルを用いて画像にある損傷を自動的にマーキングすることが期待される。しかし、この方法は背景にある損傷らしいエリアを損傷に誤判定する問題がある。したがって、まずコンピュータに画像の中にある背景や構造物のエリアを区別できる能力を教える必要がある。本研究では、構造エリアの認識（コンテキスト）と損傷セグメンテーションの２ステップの組み合わせによって、高解像度画像からセグメントされた最終的な損傷のセグメンテーションが得られる。