Japan Society of Civil Engineers 2020 Annual Meeting

Presentation information

第V部門

維持・修繕(舗装)(2)

Chair:Kimio Maruyama

[V-513] Crack Classification of Pavement Surface Images on Highways Using Deep Learning

〇Yusuke Shimizu1, Junji Yoshida2, Yoshimichi Ono3, Koichi Takeya4 (1.Dainichi Consultant, 2.Yamanashi University, 3.NEXCO East Japan Engineering, 4.Tokyo Institute of Technology)

Keywords:Pavement Surface, Maintenance, Neural Network, Health Monitoring

近年,道路の老朽化が社会問題となっており,さらに予算も縮小傾向にあるため効率的な維持管理と合理的な補修・改善が必要とされている.中でも高速道路は走行条件が厳しいことからNEXCO東日本グループでは道路性状測定車のRoadEyeによって撮影した路面画像からクラックを判定して点検を行っている.しかし,クラック判定は未だに専門員による目視が主となっており,手間・コストがかかることに加え,客観性に欠けるという問題点を有している.そこで本研究では深層学習を用いて路面画像のクラックを分類し,かつジョイント部を除外することで高精度な健全度評価を実施できる解析システムの構築を行った.

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