[CS15-46] 路面下空洞調査における人工知能を用いた解析効率化の取組み
キーワード:路面下空洞探査、人工知能、機械学習、ディープラーニング、効率化、地中レーダ
近年,舗装道路の陥没事故を未然に防ぐために,路面下空洞調査が道路管理者主導のもと進められている.調査では,主に地中レーダ探査機器を搭載した探査車にて,一日当たり数十km以上のデータを取得する.取得したデータには複雑な形状のもが多数あり,解析は技術者の経験に依存している.解析に要する時間は一日当たり数~十km程度であり,全データの解析には数週間要することもある.
このような中,当社ではこれまでの業務より得られたデータを教師データとした人工知能による解析システムを構築し,解析の効率化・省力化を試みてきた.本発表では,その取り組みについて紹介する.
このような中,当社ではこれまでの業務より得られたデータを教師データとした人工知能による解析システムを構築し,解析の効率化・省力化を試みてきた.本発表では,その取り組みについて紹介する.
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