| 研究課題/領域番号 |
20J12909
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分22050:土木計画学および交通工学関連
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| 研究機関 | 金沢大学 |
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研究代表者 |
南 貴大 金沢大学, 自然科学研究科, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-24 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
採択後辞退 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
2021年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2020年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
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| キーワード | 維持管理 / 橋梁点検 / 画像解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
国民の生活や社会経済活動を支えている橋梁の多くが老朽化している中，5年に1度の近接目視点検による定期点検を行っている．しかし，財源・人材・技術力が不足しているなか，継続的に近接目視点検を同じ質・頻度で行うことが困難である．本研究では，診断技術のない点検員が点検箇所を撮影し，遠隔地の複数の診断者が橋梁の健全性の診断を行う新たな点検・診断システムの構築を行うことで課題を解決する．遠隔点検・診断システムを実現する上で，診断者によって診断結果にバラツキが生じている課題を踏まえて，遠隔地に配置する診断者の数・スキルなどの適切な診断体制，AIによる適切な診断サポート情報を明らかにする．
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| 研究実績の概要 |
石川県内の橋梁の撮影のみを行った．石川県の国管理の橋梁，金沢市管理の橋梁，羽咋市管理の橋梁において豊富に蓄積されている点検データを基に，損傷が進んでいる橋梁を50橋の選定を行った．選定した橋梁のある現場で，2種類のカメラ(1.5億画素，2000万画素)を用いて，部材全体が写るようにオーバーラップ撮影を行った．なお2種類のカメラで撮影することで，カメラの性能と作業時間の比較を行った．
2種類のひびわれの自動検出モデルを開発した．1つ目は画像単位でひびわれの有無を判定するモデルとAverage Shifted Meshによる多重チェック処理を組み合わせることで，点検対象部位が写った超高解像度画像に対してひびわれが発生している箇所をスクリーニングする手法を開発した．2つ目は，GANによる疑似ひびわれ画像生成処理を用いた訓練データの水増し手法を採用することによって，多様なコンクリート・ひびわれに対応した汎化性能の高い画素単位のひびわれ検出モデルを開発した．
点検現場で，ひびわれ自動検出ＡＩによる画像を用いた点検の実証実験を行い，近接目視点検と比較することで，ひびわれ自動検出ＡＩを活用することによる点検の正確性・効率性の評価を行った．点検現場Aでは，画像を用いた点検を行うことによって近接目視点検のひびわれ検出結果を約96％再現でき，点検作業時間は約41%削減することができた．
画像を用いた遠隔点検の実現を目指して，超高解像画像のデータ伝送実験を行った．無線環境下でのデータ伝送時間の計測実験では，4G通信環境下と5G通信環境下でデータサイズを変動させ，データ伝送が完了する時間を計測し，データサイズとデータ伝送時間の関係性を明らかにした．その結果，5G通信を導入することで，アップロード時間は4G通信の約42%，ダウンロード時間は4G通信の約19%になった．
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| 現在までの達成度 (段落) |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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