2018 Fiscal Year Research-status Report
情報技術（IT）を活用した社会インフラの維持管理情報プラットフォームの構築
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15K06165
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
中村 秀明 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (20207905)
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2015-10-21 – 2020-03-31
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| Keywords | 維持管理 / 点検支援 / 深層学習 / Deep Learning / Semantic Segmentation / 画像処理 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、今後さらに重要となる社会インフラ（特にコンクリート構造物）の維持管理を飛躍的に発展させるため、最新の情報処理技術（IT）を活用し、維持管理に役立つツールやソフトウェアの開発、知識やノウハウを共有するための情報プラットフォームを構築し、社会インフラ維持管理の効率化、合理化を図るものである。本年度は、以下の項目について検討を行った。
■点検支援モジュールの精度向上：インフラの点検は、目視点検が基本となり、これを支援するため人工知能(AI)の一手法である深層学習（Deep Learning）により、点検画像から変状領域を自動的に抽出し、損傷ランクを判断するシステムを構築している。本年度は、この点検支援モジュールをさらに拡張し、損傷のランク付けだけではなく、損傷ごとにピクセル単位で損傷領域を抽出するSemantic Segmentationが行えるシステムを構築した。その結果、5年ごとの定期点検で、損傷領域が拡がっているかどうかが定量的に判断できるようになった。
■統計手法や機械学習による点検データの分析：Neural Networkや自己組織化特徴マップ、Support Vector Machineなどの機械学習手法を用いて点検データを分析できるシステムを構築した。これにより統計的な分析だけでなく、点検データに隠れている有用な知見を得ることができるようになり、点検データの効率的なデータ分析が可能となった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度は、点検データを分析するためのシステムを構築したが、データ分析に対する考察が十分に行えておらず、システムの改良等も必要であるため、当初の予定より若干の遅れが生じている。
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| Strategy for Future Research Activity |
2019年度は、これまでの成果を取りまとめ、維持管理を対象として情報プラットフォームを完成させる。
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| Causes of Carryover |
成果発表のための旅費を予定していたが、投稿が遅れたため、次年度に成果発表を行うことを予定しており、次年度に繰り越した。
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