2023 Fiscal Year Research-status Report
Development of web system for crack detection that introduces super-resolution processing of ortho mosaic images
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23K11339
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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)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川合 忠雄 大阪公立大学, 都市科学・防災研究センター, 特任教授 (20177637)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Keywords | 深層学習 / 超解像 / Webシステム / ひび割れ検知 / オルソ画像 |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究者らは、ドローンで撮影した空撮画像を深層学習を活用した検知プログラムにより自動的にひび割れ箇所を検出する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。2023年度の実績として、Webシステムにより自動検出された大量の検出結果を効率的に管理できるよう、オルソ画像に対応するためのシステム改良を行った。オルソ画像の導入により、ひび割れの検出結果に位置情報を用いた管理が可能となり、ひび割れの変状を確認するなどの時系列管理が可能となった。 本研究では、実際の自治体業務で使用されている比較的安価な小型汎用ドローンで得られる画像データを対象としている。このドローンを用いて施設の点検業務で重要な幅3mmのひび割れを確実に検出するために、ひび割れ検出処理に超解像技術を導入し、地上分解能における効果検証を現在進めている。今年度の実績として、複数の超解像モデル(SRCNN、SwinIR、Real-ESRGAN)を比較し、コンクリートのひび割れ検出に最適なものを検証した。そこで明らかとなった課題として、現状のひび割れ検出システムでは検出箇所をバウンディングボックスで示しているため、検出性能の数値的な評価を行う際に正確な性能評価が困難であることが判明した。次年度は、正確な数値評価が行えるようひび割れ検出システムの改良を進める予定である。
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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
大阪港湾局との連携により、これまでに複数の実験フィールドを設定し(特に大阪府が管理する港湾岸壁)、ドローンによる計測実験を実施し、実験データを蓄積してきた。この蓄積されたデータを基に、2023年度はオルソ画像に対応するためのシステム改良や、超解像モデルの比較検証を進めてきた。比較検証では、実験フィールド内に複数のひび割れ幅が存在する箇所を検証エリアとして設定し、数値的な定量評価が行える指標を開発した。これらのことから、2023年度の進捗状況は計画通りであると言える。
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Strategy for Future Research Activity |
2023年度は、大阪港湾局(大阪府)の実験フィールドで実施してきた空撮データを基に研究を進めてきた。次年度は、大阪港(大阪市)の複数の現場を実験フィールドとして設定し、研究を進める予定である。実験現場を増やし、ひび割れ検知システムや超解像技術の性能検証などを進めていく予定である。
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Causes of Carryover |
昨年度は、小型汎用ドローンの新型機の購入のために予算を確保していたが、本研究で活用できる新型機の発売がなかったため、その費用が繰越になった。次年度予算では、新型機の購入や、時間的コストが高い深層学習の学習計算を短縮化するために、最新のGPUを購入するための費用として予算を使用する予定である。
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