| Project/Area Number |
21K04292
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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 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
朝香 智仁 日本大学, 生産工学部, 准教授 (60514164)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野中 崇志 日本大学, 生産工学部, 教授 (20556336)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 異常検出器 / PaDiM / ドローン / ALOS-2/PALSAR-2 / SBAS / セマンティックセグメンテーション / InSAR / ディープラーニング / 三次元点群データ / インフラ点検 / 合成開口レーダ / マルチスペクトルカメラ |
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| Outline of Research at the Start |
特定土工の点検は，5年に1回を目安に道路管理者により実施することが2017年に定められたが，その方法は目視点検が基本となっている。本研究は，日本国内に無数に存在する道路法面について，ドローンによるミクロな視点から衛星によるマクロな視点までのモニタリングを組み合わせることで、道路法面の点検作業の本質的な効率化が図れるのかを明らかにし，道路法面の効率的な点検手法を提案することを目的としている。衛星リモートセンシングによって優先的に点検すべき道路法面を割り出し，汎用的なドローンによる観測とAIによる画像診断によって目視点検の代替ができれば，作業は大幅に効率化できると思われる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2024年度は、長期海外派遣研究員として海外での研究活動を行った。日本国内での現地調査を実施することができないため、2023年度までに道路法面を観測したドローンの画像を教師データとして利用し、AIによって道路法面のひび割れ部分を検出するPaDiM（PatchDistribution Modeling）を用いた異常検出器に関する研究を行い、研究成果を論文として公表した。現地調査で得られたドローンの画像のみを使ってPositive画像（異常あり）およびNegative画像（異常なし）に分けてPaDiMの学習をさせるために、どのような前処理が効果的なのかを定量的に明らかにすることができた。また、道路法面をドローンによって観測する場合には、ドローンに搭載したカメラの画質がAIによる解析に影響を及ぼしてしまうため、観測方法が非常に重要であることもわかった。
衛星画像の解析に関しては、ALOS-2/PALSAR-2を利用した三次元解析による道路法面の変動量の推定に関する研究を行い、研究成果は論文投稿に向けた準備を行なっている。ALOS-2/PALSAR-2のアセンディング軌道、ディセンディング軌道それぞれ衛星進行方向に対して左側および右側から観測されたInSARペアを利用し、衛星視線方向の変位量から上下、東西、南北方向の変位量に分解して、現地調査結果との比較することでその有用性について定量的に分析することができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
AIに関する研究や衛星画像の解析に関しては進捗があったが、経年変化に伴う道路法面の動態調査、並びにドローンによる観測データが不足している。よって、現地調査を行うことでこれらのサンプル数を補うことが今後も必要となるため、研究の進捗状況はやや遅れていると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2025年度は、経年変化に伴う道路法面の動態調査を行い、これまでの研究成果と合わせて衛星画像の解析結果の検証することを予定である。また、現地調査にてドローンによる観測も行い、AIの解析に使用する教師データを追加することによって、これまでの研究をさらに推進させることを計画している。さらに、国際会議への参加や論文投稿を通じて、これまでの研究成果を公表することを予定している。
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