Development of a Machine Learning Model for Diagnosing the Structural Health of Deteriorating Bridges Using Drone-Captured Images

• Project/Area Number: 24KK0090
• Research Category: Fund for the Promotion of Joint International Research (International Collaborative Research)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 22:Civil engineering and related fields
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 秋山 充良 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (00302191)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 北原 優 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (20975924) ; 石橋 寛樹 日本大学, 工学部, 講師 (80843979) ; 青木 康貴 早稲田大学, 理工学術院, 日本学術振興会特別研究員(DC) (20997530)
• Project Period (FY): 2024-09-09 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥20,930,000 (Direct Cost: ¥16,100,000、Indirect Cost: ¥4,830,000); Fiscal Year 2027: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); Fiscal Year 2026: ¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000); Fiscal Year 2025: ¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000); Fiscal Year 2024: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
• Keywords: 維持管理 / 機械学習 / ドローン / 構造解析 / 腐食実験

Outline of Research at the Start

イタリアでは，2018年のモランディ橋の落橋事故以降，鉄筋腐食の生じた橋齢50年を超える実橋梁を解体して得られた実スケールの劣化部材の分析・実験が進められている．このプロジェクトを推進するリーダーであるミラノ工科大学のBiondini教授との本国際共同研究では，日本・イタリアがそれぞれ有する非線形解析手法や確率場シミュレーションを駆使し，さらに，実部材から得られる知見・データを反映して機械学習モデルを再構築することにより，ドローンにより撮影される腐食ひび割れ画像のみから劣化コンクリート橋梁の健全性（まだ使うことができるのか，補修すべきであるのか，など）を診断できるシステムを提案する．