| 研究課題/領域番号 |
20K04730
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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22050:土木計画学および交通工学関連
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| 研究機関 | 室蘭工業大学 |
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研究代表者 |
有村 幹治 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 教授 (40548062)
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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 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 道路アセットマネジメント / 深層学習モデル / データ駆動型 / 路面アセットマネジメント / 生活道路 / 画像解析 / 深層学習 / データ同化 / Web-GIS |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、地方自治体が管理する道路インフラの維持管理の合理化を目的に、道路の重要度を総合的に評価する手法を開発する。また道路維持管理業務において新しく得られる道路劣化状況データ、交通量、施設位置等のデータを、データ同化手法を用いて道路劣化状況を推定する機械学習モデルに逐次取り込むことで、高精度に将来予測し、その推定結果に対して最適化を行える道路アセットマネジメントモデルを構築する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、地方自治体が管理する道路インフラの維持管理の合理化を目的として生活道路を含む道路舗装の劣化状況をIoTとAI技術により簡便に調査し、その結果をデータベース化する手法を開発した。また自治体の保有するデータを活用することにより、現在および将来の街区単位の詳細な人口分布を推計し、複数の利用目的から道路の重要度を総合的に評価する手法を開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的・工学的意義は、深層学習を用いた画像処理による点検システムによる道路劣化状況データベースの構築、補修リンクと工法の選定、Web－GISを用いたオープン・プラットフォームの構築といった、各種のデータサイエンス手法を市町村管理道路における道路アセットマネジメントモデルに導入することにある。これにより現在まで自治体担当者のカンや経験により定性的に行われていた道路維持管理を、より客観的な定量評価の対象に押し上げ、かつ、その精度を飛躍的に向上させた市町村道路アセットマネジメントモデルを構築することができた。
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