14:30-17:00 (Poster session) Earth & Resources

[P011A] [Student presentation: Master’s course] A Practical Approach to Tunnel Faces Rock Mass Evaluation System Using AI and Image Data

○Shinichiro Nakamura¹, Natsuo Okada¹, Narihiro Owada², Sadatoshi Ohmori³, Simin Zhai³, Yoko Ohtomo¹, Youhei Kawamura¹ (1. Hokkaido University, 2. Akita University, 3. PENTA-OCEAN CONSTRUCTION CO.,LTD.)

Keywords:Rock mass evaluation, Tunnel faces, Hyperspectral image, Artificial intelligence, Image processing technology

近年の急速なICTの発展に伴い資源開発・土木現場では、生産性・安全性向上を目的としてICTと従来技術を融合させた新しいシステムの開発が進んでいる。本研究では、それら先端的資源・土木開発のためのAIと画像データを活用した坑内切羽面の岩盤評価システムの開発を行った。このシステムでは、切羽面の画像データとAIによる画像認識技術を活用し、岩盤の風化変質、構成岩石等の評価を可能とすることを目的としている。使用する切羽面の画像データは、ポータブルなカメラで取得可能であり、かつ岩石種評価などに実績もあるハイパースペクトルイメージ（HSイメージ）を使用する。HSイメージとは200バンドを超える波長情報を有した多波長画像を指し、広範囲の波長域で対象の色情報を詳細に有する。ゆえに目視では判別が難しい岩盤に対しても有効な画像データとなる。しかしながら、従来までのHSイメージの使用は実験室環境でのみ行われており、実現場での運用は行われていない。そこで本研究では、実際のトンネル現場で撮影した切羽面のHSイメージを使用し、本システムの適用性を検証した。また、実践面を踏まえAIで学習を行っていない未知の切羽面に対する有効性の検証も行った。