Development of a data-driven road asset management model

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K04730
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
• Research Institution: Muroran Institute of Technology
• Principal Investigator: Arimura Mikiharu 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 教授 (40548062)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 道路アセットマネジメント / 深層学習モデル

Outline of Final Research Achievements

In this study, we developed a method to easily survey the deteriorating status of road pavements, including those used in daily life, using IoT and AI technologies, and to create a database of the survey results for the purpose of streamlining the maintenance and management of road infrastructure managed by local governments. We also developed a method to estimate the current and future detailed population distribution of each city block and to comprehensively evaluate the importance of roads in terms of the multiple purposes of use by utilizing data held by local governments.

Free Research Field

土木計画学および交通工学関連

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の学術的・工学的意義は、深層学習を用いた画像処理による点検システムによる道路劣化状況データベースの構築、補修リンクと工法の選定、Web－GISを用いたオープン・プラットフォームの構築といった、各種のデータサイエンス手法を市町村管理道路における道路アセットマネジメントモデルに導入することにある。これにより現在まで自治体担当者のカンや経験により定性的に行われていた道路維持管理を、より客観的な定量評価の対象に押し上げ、かつ、その精度を飛躍的に向上させた市町村道路アセットマネジメントモデルを構築することができた。