劣化予測/維持管理(1)

[V-576] 深層学習を用いた護岸のひび割れ情報の定量的評価

〇吉田 龍人¹、藤井 純一郎¹、大久保 順一¹、天方 匡純¹ (1.八千代エンジニヤリング株式会社)

キーワード：深層学習、ひび割れ検出、維持管理、SfM解析

維持管理業務の効率化のために，AIによる自動点検技術の開発が求められている．これを受けて，筆者らは護岸の変状検出AIの作成に取り組み，これまでに目地開きの高精度な検出が可能となった．しかし，AI解析結果を維持管理で活用するためには，単にひび割れを検出するだけでなく，従来の点検と同様にひび割れの幅と延長を評価する必要がある．そこで，本研究では検出したひび割れの幅と延長を自動的に計測し，定量的に評価する手法を検討した．検討の結果、幅と延長の積によって求めたひび割れ面積により劣化が進行している区間を可視化することが可能となった。