[CS15-46] 路面下空洞調査における人工知能を用いた解析効率化の取組み
キーワード：路面下空洞探査、人工知能、機械学習、ディープラーニング、効率化、地中レーダ
近年，舗装道路の陥没事故を未然に防ぐために，路面下空洞調査が道路管理者主導のもと進められている．調査では，主に地中レーダ探査機器を搭載した探査車にて，一日当たり数十ｋｍ以上のデータを取得する．取得したデータには複雑な形状のもが多数あり，解析は技術者の経験に依存している．解析に要する時間は一日当たり数～十ｋｍ程度であり，全データの解析には数週間要することもある．
このような中，当社ではこれまでの業務より得られたデータを教師データとした人工知能による解析システムを構築し，解析の効率化・省力化を試みてきた．本発表では，その取り組みについて紹介する．
このような中，当社ではこれまでの業務より得られたデータを教師データとした人工知能による解析システムを構築し，解析の効率化・省力化を試みてきた．本発表では，その取り組みについて紹介する．
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