2021 Fiscal Year Annual Research Report
Detection of precursory changes of road structure damages using vision and vibration data of vehicles
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21H01587
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
長山 智則 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (80451798)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
蘇 迪 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (40535796)
西川 貴文 長崎大学, 工学研究科, 准教授 (50512076)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 画像解析 / 差分解析 / ひび割れ / 機械学習 / 振動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
道路舗装表面に現れる変状には，土砂崩れや大規模な沈下の前兆となる危険なひび割れや，事故を誘発する大きなポットホールの発生に至るものがある．重大な道路構造物被害につながるこれらの危険な変状を早期に捉える仕組みが求められる．車内設置された汎用カメラの画像を収集して広域のひび割れを効率的に抽出する取り組みはあるものの，道路網に無数に存在するひび割れを網羅的に検出しても意味を無さない．そこで，車載一般カメラの動画像に対する精緻な画像処理と，車両動揺データ分析を活用した2段階の位置推定技術に基づいて，災害前後や平時のひび割れ変化量，つまり差分を算出し，重大な道路構造物被害の前兆となり得る進行性のある変状を抽出する．地震や大雨等の災害時には危険な兆候を迅速に把握し，平時には進行性をもつ変状を効率的に捉えることで，二次災害の軽減や効率的な予防保全に資するものである．
令和３年度は主に領域検出（Semantic Segmentation）等に基づく個別ひび割れの抽出とその差分解析を試みた．詳細にひび割れを抽出し，異なる時点の画像に対して対応関係を示した．また，様々なひび割れ指標の観点から経時変化を評価できないか調査を行った．
加えて，ＧＰＳに依存しない車両位置情報推定方法の開発を行った．車両のピッチング振動は路面の波長とホイールベース長の関係により，ある速度では卓越し，別の速度ではゼロとなることからこの関係を利用して走行速度，移動距離を推定するアルゴリズムを提案した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画通り進められている．
GPSに依存しない走行速度・位置推定に関しては，原理をマルチボディシミュレーションにより確認した．マルチボディシミュレーションには車両応答の非線形性も反映させているものの，線形性を仮定した原理に基づく走行速度，位置推定はおおむね有効であることが確認された．
ひび割れの評価に関しては，セマンティックセグメンテーションを利用したひび割れの抽出の高精度化や，異なる２時点間のひび割れ抽出結果の対応関係の明確化などできている．
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| Strategy for Future Research Activity |
１．GPSに依存しない車両位置情報推定方法の精度の明確化
今年度は実験データに適用することでその精度を明確にする．GPS受信区間のGPS情報と，路面縦断形状に基づいて推定した速度を，データ同化手法により統合し走行軌跡を推定する．
２．平面図上の領域抽出，高精度化と，ひび割れ特徴量の評価
昨年度はセマンティックセグメンテーション等を利用して，平面図上でひび割れを高精度に抽出することに取り組み，精度が改善された．しかしながら，2時点間のセマンティックセグメンテーション結果が重なるほどの位置合わせの高精度化には至っていない．そこで，特徴点抽出のアルゴリズムの改善等により位置合わせ精度を向上するとともに，ひび割れレベルでの位置合わせをしなくとも経時変化を評価可能なように，様々なひび割れ評価指標（ひび割れ率，ひび割れのアスペクト比，交点数等）を自動算出し，統計量の観点から経時変化を評価する方法を開発する．
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