2022 Fiscal Year Annual Research Report

Development of Web System for Detecting Cracks on Wall Surface using Deep Learning

Research Project

Project/Area Number	20K12083
Research Institution	Osaka Metropolitan University
Principal Investigator	吉田大介大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (00555344)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	川合忠雄大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (20177637) 瀧澤重志大阪公立大学, 大学院生活科学研究科, 教授 (40304133)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords	深層学習 / Webシステム / ドローン / ひび割れ検知 / ３次元モデル
Outline of Annual Research Achievements	本研究者らは、自治体の実務で使用している小型汎用ドローンで撮影する空撮画像を対象に、深層学習を活用した検知プログラムを開発し、自動的にひび割れ箇所を検知するWebシステムの研究開発を、地方自治体（特に、大阪港湾局）と連携して進めている。2022年度の実績として、前年度に検知性能の定評評価に使用した検証エリアに加え、新たに複数の検証エリアを設けた。また、コンクリートの材質や建設時期の異なる他の港湾岸壁も実験現場に加え、システムの汎用性について検証をおこなった。検知システムの性能向上に関する取り組みでは、新しい深層学習のフレームワークの検証や、学習データを追加することで、検知性能の性能向上を図った。現状の定量評価では、幅3mm以上（3mm-数cm）のひび割れを正解率89%程度の検知性能が実現できているが、現場によっては1mm程度のひび割れも正確に検知できている場合もあり、まだ多くの検証が必要と考えている。検知結果の可視化に関する取り組みとしては、検知した空撮画像を３次元モデル上で正確に表示するシステムの開発をおこなった。これには、空撮画像から撮影時の位置やジンバルの姿勢情報を取り出し、そのデータをもとに、検知画像を３次元モデル上に正確にマッピングした。３次元モデルの表示には、３次元点群データをWebブラウザで高速に描画することができるオープンソース3DライブラリのPotreeやCesiumを検証し、システム開発をおこなった。