2019 Fiscal Year Annual Research Report
アンテナ指向性を考慮した逆散乱解析法によるＲＣ床版内部の損傷の三次元マッピング
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18J22035
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山口 貴浩 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2021-03-31
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| Keywords | 地中レーダ / 地中埋設管 / 深層学習 / 3D-CNN / マイグレーション / FDTD法 / 自動検知 / 地下空洞 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，損傷の三次元的形状を考慮し，AIモデルと逆解析手法を組み合わることで，地中レーダ画像から橋梁床版内部の損傷程度を自動判定するシステムを構築する．AIモデル学習におけるFDTD法の適用性について路面下の埋設管・空洞を対象として基礎的な検討を行った．2D-FDTD 法によって各断面を近似し，断面間を円同座標上で線形に内挿することで，三次元反射パターンを再構成した．深層の三次元CNN(3D Convolutional Neural Network)モデルを適用することで分類精度が2D-CNNに対して10%以上向上し，80%と熟練した検査員に匹敵する分類精度を得られた．検知した埋設物・変状に対して逆解析手法を組み合わせることで，より詳細に位置及び形状を再現可能であると考えられる．地中埋設管の場合について，3D-CNNにより検知された領域の断面画像にマイグレーション（逆解析）を適用することで，最大強度の位置を管位置として埋設管を三次元空間上にマッピングした．提案手法により，埋設管の三次元的な配置及び傾斜まで精度良く再現することができた．逆解析により有益な情報を得て，損傷程度の自動判定に結び付けることができる．また，学位の取得に向けて，本年度までの研究成果について博士論文の執筆を行った．複数の国内外の学会で口頭発表を行い，IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 等の国際学会誌に投稿した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
研究実施計画に照らして，FDTD法の適用性，逆解析手法の妥当性について検討を行い，良好な研究結果が得られてた．特に，逆解析手法の有効性を確認することができ，計画以上の発見があった．研究発表についても博士論文の執筆を行い，複数の国際学会で発表することができた．従って，順調に計画を進めることができていると考えられる．
一方で，今後の研究として，その他の床版損傷についても適用・考察を行う必要があるため，次年度で検討を行う．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は，埋設管や空洞に対象を限定して検討を行った．一方で，床版損傷についてさらなる検討を行う必要がある．今後の計画として，得られている計測データを基に，解析結果を損傷程度の評価に結び付けるアルゴリズムの構築を行う．
研究発表についても，さらに博士論文の執筆を進め，国際学会誌への投稿や口頭発表を行う必要がある．
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