検査技術・診断(11)

[VI-587] Automatic 3-D Localization of Utility Pipes from Ground Penetrating Radar Signals by Deep Learning and Digital Signal Processing

〇Takahiro Yamaguchi¹, Mizutani Tsukasa¹ (1.the University of Tokyo)

Keywords:Ground Penetrating Radar, Subsurface Pipe, Deep Learning, Migration, Automatic Estimation, Location

近年，地中埋設管の急速な老朽化が問題となっている．一方で，図面に存在しない埋設管や図面の誤りが多く，工期の遅れや管の損傷をなどの経済的損失を与える．そこで，地中レーダ法が推奨されている．課題として，レーダ画像の難解さと，膨大なデータ量が挙げられる．そこで，本研究では，検査員が収集した学習データについて，三次元のCNNによって走行直角・走行方向埋設管・非埋設管部の3クラスを高精度に分類可能なモデルを構築した．つづいて，マイグレーション手法を適用し，最大ピークを三次元空間上にマッピングした．模擬埋設管データに対して，三次元的な配置が再現されており，500m区間を10分程度と高速に適用可能であった．