High-resolution volumetric visualization of internal road damage by time-variant inversion of vehicle-mounted ground penetrating radar data with surrogate AI

• Project/Area Number: 24KJ0893
• Research Category: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 国内
• Review Section: Basic Section 22020:Structure engineering and earthquake engineering-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 今井 貴教 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
• Project Period (FY): 2024-04-23 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥3,800,000 (Direct Cost: ¥3,800,000); Fiscal Year 2026: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000); Fiscal Year 2025: ¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)

Outline of Research at the Start

近年の道路構造物の老齢化に伴い、非破壊検査技術による道路内部の損傷の早期検知や、補修優先度決定のための損傷程度・種類・位置の推定が重要な課題となっている。本研究では、車載型地中レーダーにより取得される道路路面下の不鮮明な生データから、舗装、路盤、鉄筋、埋設物、滞水/空隙損傷といった重要な構造を誘電率分布の形で三次元かつ高精細に復元する深層学習ベースの逆解析技術を開発し、道路インフラの持続可能な維持管理技術の実現に貢献する。