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

Research Project

Project/Area Number 24KK0090
Research Category

Fund for the Promotion of Joint International Research (International Collaborative Research)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 22:Civil engineering and related fields
Research InstitutionWaseda 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 *help
¥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.

URL: 

Published: 2024-09-10   Modified: 2025-03-21  

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