| 研究課題/領域番号 |
20K04640
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22010:土木材料、施工および建設マネジメント関連
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
吉田 純司 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (90345695)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 道路路面 / 維持管理 / 画像計測 / 深層学習 / 健全度評価 / 地方自治体 / 画像計測システム / スクリーニング計測 / 道路舗装路面 / 画像処理 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
我が国の道路は，総延長距離が120万Km以上と膨大であり，その大部分を地方自治体が維持管理している．しかし，維持管理のための予算・人員ともに不足していることから，今後は道路の状態を客観的に評価し効率的に維持管理を行うための技術開発が重要な課題となっている．
本研究では道路に関連する構造要素のうち，劣化の頻度が高く，かつ道路の安全性に直接的に繋がる舗装路面を対象とし，地方自治体が行う日常点検において路面状態を画像で撮影する計測ユニットを開発する．加えて計測した画像データから路面のクラックを抽出し，抽出したクラックの形状・長さ等から簡易的に健全度を評価し，地図上に表示するシステムを構築する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，特に予算が限られている地方公共団体での実用化を目指して，道路路面の画像計測ユニットを開発し，撮影した画像から路面の健全度を評価するシステムの構築を目的とする．まず，画像計測ユニットの開発では，価格と使用性を重視したユニットを開発する．次いで，撮影した路面画像中の全画素を路面，路面外，マンホール，ジョイントの4種に領域分割するニューラルネットワーク（NN）を構築し，さらに路面を格子状に分割して，ブロックごとに単一ひび割れ，面ひび割れ，ひび割れ無しに分類するNNを構築する．最後に，分類結果から路面の健全度を求め，それを地図上にカラーマップで表示するシステムを開発する．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果の意義は，地方自治体での道路の維持管理業務の実用化を念頭においた計測ユニットの開発と，その計測結果に対応した健全度評価システムにある．これらの計測ユニットおよび健全度評価システムに学術的な新規性は少ないものの，地方自治体の実務での運用を想定し，低価格で使い易く，かつ明解なアウトプットを提示可能なものを開発することができた．このことから，本研究成果は社会的に大きな意義を有しているものと考えている．
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