維持・修繕（舗装）(2)

[V-513] 深層学習を用いた高速道路における舗装路面画像のクラック分類

〇清水 裕介¹、吉田 純司²、小野 義道³、竹谷 晃一⁴ (1.大日コンサルタント、2.山梨大学、3.NEXCO東日本エンジニアリング、4.東京工業大学)

キーワード：舗装路面、維持管理、ニューラルネットワーク、健全度評価

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．