2023 Fiscal Year Annual Research Report
Practical health monitoring diagnosis method for aged bridges and proposed for bridge inspection work efficiency
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21K04223
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
江本 久雄 鳥取大学, 工学研究科, 准教授 (90556698)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 橋梁健全度評価 / 点検技術者養成 / Artificial Intelligence / MR-HMD / Augmented Reality |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の主な課題として，次の３つを挙げている．(a)AIを用いた健全度評価，(b)没入感のあるMR-HMDによる講習会ツールの開発，(c)ARによる変状の表示による点検業務の効率化である．これらの研究実績の概要を述べる．(a)AIを用いた健全度評価は，目視点検結果である変状図とアンケート調査による変状ごとの健全度をデータセットとしてAI手法を用いてモデルを作成した．近年のKerasライブラリの充実により種々のAI手法を一度に比較することができる．そこで，このデータセットを用いて検討した．その結果k-Means, SVM, ランダムフォレストが有効であることが分かった．ここで，複数の手法を列挙した理由としては，点検データが結果の精度に大きく依存することがある．また，土木分野特有の特にデータ数が少ない問題に関して，データ拡張の方法を提案した．また，ランダムフォレストを利用すると，健全度評価の重要な要因を導き出せる重要度の算出もできた．(b)MR-HMDによる講習会ツールの開発は講習会で活用できるモデルとなっている．本システムは，データ部である体験モデル部とアプリケーションから構成している．体験モデルは，RC橋梁とPC橋梁の２つを作成し，それぞれアプリケーションによって切り替えて表示させ，体験できるようになっている．(c)ARによる変状表示による点検業務の効率化は，目視点検結果である変状図をタブレットやスマートフォンを通して実橋梁に投影して表示させることを目的としている．構築にあたり実橋梁モデルでの位置合わせや物体検出機能が必要である．そこで，模型モデルにより実装した．その結果，モデルでのAR表示は可能であるが，実橋梁の表示は精度の面で課題が残ることが分かった．
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