| Project/Area Number |
20K11879
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Oita National College of Technology |
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Principal Investigator |
kimoto Tomoyuki 大分工業高等専門学校, 電気電子工学科, 教授 (30259973)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
園田 潤 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (30290696)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 地中レーダ / 劣化診断 / ディープラーニング / 教師無し学習 / 教師なし学習 / 正解ラベル無しデータ / オートエンコーダ / 地中探査レーダ / 社会インフラ劣化診断 / AI / 画像変換 / 埋設物識別 / 人工知能 / 非破壊検査 / 地下欠陥検査 / 深層学習 / 変分オートエンコーダ / FDTFシミュレーション |
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| Outline of Research at the Start |
正解ラベルありデータに比べ、正解ラベル無しデータはその数百倍以上の量が存在すると言われており、ディープラーニングの研究において、正解ラベル無しデータをどう扱うかが大きな課題となっている。本研究で目指すレーダ画像による社会インフラの劣化検査システムの開発でも同様の課題に直面している。本研究では、正解ラベル無しの大量のレーダ画像を有効利用するために、これを変分オートエンコーダで学習させて潜在変数に変換した後、少量の正解ラベルありレーダ画像でラベル付けすることで、高い精度の地下状態の識別システムの構築を行う。
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| Outline of Final Research Achievements |
Transportation infrastructure such as roads and bridges, which were built during the construction boom during the period of high economic growth, has deteriorated over the past 50 years, leading to accidents such as cave-ins and collapses. Although it is necessary to prevent these from occurring, since there are a huge number of roads and bridges all over the country, it is necessary to efficiently find problems such as internal cavities. In this research, by emitting radio waves into the ground and using AI to identify the reflected waves from the ground, we developed a system that can accurately identify risk factors such as cavities that occur inside the ground.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
道路などの社会インフラの大規模劣化が進んでいるわが国では、低コスト、高速かつ高精度で識別し、ピンポイントで修繕が必要な部分を探し出す必要がある。そこで、本研究では、電磁波や音波を用いた非破壊検査で、社会インフラの劣化診断を行う手法の高精度化を試みた。その結果、従来法より識別精度を向上させることができることが分かってきた。これにより修正に必要な税金を抑えることができたり、危険個所を早期に特定して未然に事故が発生するのを防いだりする方向に前進したことになる。
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