| 研究課題/領域番号 |
20K11879
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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61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 大分工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
木本 智幸 大分工業高等専門学校, 電気電子工学科, 教授 (30259973)
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| 研究分担者 |
園田 潤 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (30290696)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 地中レーダ / 劣化診断 / ディープラーニング / 教師無し学習 / 教師なし学習 / 正解ラベル無しデータ / オートエンコーダ / 地中探査レーダ / 社会インフラ劣化診断 / AI / 画像変換 / 埋設物識別 / 人工知能 / 非破壊検査 / 地下欠陥検査 / 深層学習 / 変分オートエンコーダ / FDTFシミュレーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
正解ラベルありデータに比べ、正解ラベル無しデータはその数百倍以上の量が存在すると言われており、ディープラーニングの研究において、正解ラベル無しデータをどう扱うかが大きな課題となっている。本研究で目指すレーダ画像による社会インフラの劣化検査システムの開発でも同様の課題に直面している。本研究では、正解ラベル無しの大量のレーダ画像を有効利用するために、これを変分オートエンコーダで学習させて潜在変数に変換した後、少量の正解ラベルありレーダ画像でラベル付けすることで、高い精度の地下状態の識別システムの構築を行う。
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| 研究成果の概要 |
高度経済成長期の建設ラッシュで作られた道路や橋などの交通インフラが、50年の経過で老朽化が進み、陥没や崩壊などの事故を起きるようになってきている。これらを未然に防ぐ必要があるが、全国にある道路や橋は膨大な数が存在するため、効率的に内部の空洞等の危険因子を見つけ出す必要がある。本研究では、地中内に向けて電波を発射し、地中内からの反射波をAIで識別することで、地面内部に生じた空洞等の危険因子を高精度に識別するシステムの開発を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
道路などの社会インフラの大規模劣化が進んでいるわが国では、低コスト、高速かつ高精度で識別し、ピンポイントで修繕が必要な部分を探し出す必要がある。そこで、本研究では、電磁波や音波を用いた非破壊検査で、社会インフラの劣化診断を行う手法の高精度化を試みた。その結果、従来法より識別精度を向上させることができることが分かってきた。これにより修正に必要な税金を抑えることができたり、危険個所を早期に特定して未然に事故が発生するのを防いだりする方向に前進したことになる。
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