Data assimilation performance analysis of existing bridges by multi-level computer vision-based measurement

• Project/Area Number: 23K26181
• Project/Area Number (Other): 23H01487 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 22020:Structure engineering and earthquake engineering-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 西尾 真由子 筑波大学, システム情報系, 准教授 (00586795)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 延原 肇 筑波大学, システム情報系, 教授 (80359687)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2025: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2024: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000); Fiscal Year 2023: ¥8,320,000 (Direct Cost: ¥6,400,000、Indirect Cost: ¥1,920,000)
• Keywords: データ同化 / 点群 / ドローン / 仮想現実 / 深層学習 / 有限要素解析

Outline of Research at the Start

既存橋梁の適切な運用に劣化損傷を考慮する保有性能評価が有効であるが，構造物と着目するべき損傷の寸法オーダーが大きく異なることが，構造パラメータ推定によるデータ同化を難しくしてきた．本研究では，AIを用いるコンピュータビジョンで構造全体から局所損傷部まで段階的にドローンで点群や画像データを得る「マルチレベル計測」を構築し，推定量に対してデータ・情報が十分となる良設定問題の状態を確保するデータ同化性能解析を実現する．