| 研究課題/領域番号 |
21K04292
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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 | 日本大学 |
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研究代表者 |
朝香 智仁 日本大学, 生産工学部, 准教授 (60514164)
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| 研究分担者 |
野中 崇志 日本大学, 生産工学部, 教授 (20556336)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | ALOS-2/PALSAR-2 / SBAS / セマンティックセグメンテーション / PaDiM / InSAR / ディープラーニング / 三次元点群データ / インフラ点検 / 合成開口レーダ / マルチスペクトルカメラ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
特定土工の点検は，5年に1回を目安に道路管理者により実施することが2017年に定められたが，その方法は目視点検が基本となっている。本研究は，日本国内に無数に存在する道路法面について，ドローンによるミクロな視点から衛星によるマクロな視点までのモニタリングを組み合わせることで、道路法面の点検作業の本質的な効率化が図れるのかを明らかにし，道路法面の効率的な点検手法を提案することを目的としている。衛星リモートセンシングによって優先的に点検すべき道路法面を割り出し，汎用的なドローンによる観測とAIによる画像診断によって目視点検の代替ができれば，作業は大幅に効率化できると思われる。
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| 研究実績の概要 |
2023年度は、昨年度、航空法の改正により実施ができなかった長大法面を対象としたドローンによる現地調査を実施することができた。衛星画像の解析に関しては、ALOS-2/PALSAR-2のSBAS（Small Baseline Subset）解析については、2022年度および2023年度の観測データを新たに加えて解析をし、研究対象地域における新たな地盤変動量に関する知見を得ることができた。AIによる画像解析に関しては、2021年度および2023年度の現地調査時に観測したドローンの可視画像および利用し、コンクリート表面のひび割れを検出する最適なディープラーニングの手法に関する研究を行った。昨年度は物体検出アルゴリズムを使用したが、今年度はセマンティックセグメンテーションによるコンクリート表面のひび割れ検出に関する研究を進め、学会発表により研究成果を公表した。PaDiM（Patch Distribution Modeling）は、各空間パッチに対して異常スコアを生成し、スコアをヒートマップとして視覚化することが可能である。本研究では、道路法面のが降雨の影響により湿潤している状態（2021年度のドローンによる観測）と乾燥している状態（2023年度のドローンによる観測）の画像から、ひび割れ「有（Positive）」および「無（Negative）」の教師データを作成し、教師データの与え方によるヒートマップ（ひび割れの検出結果）の違いについて定量的に評価した。しかしながら、セマンティックセグメンテーションによるコンクリートのひび割れ検出については、まだ改善点が多いため、次年度も継続して研究を進める予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
昨年度、無人航空機（ドローン）による現地調査ができなかった部分については今年度リカバリーすることができたが、まだ現地調査のサンプル数が不足している。よって、この部分を補うことが今後も必要となるため、研究の進捗状況はやや遅れていると判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
2024年度は、長期海外派遣研究員として海外での研究活動を行うことになる。よって、現地調査を実施することが現実的に難しいため、現地調査以外の衛星画像の解析やAIによる解析の部分について研究を進める予定である。なお、現地調査のサンプル数が足りない部分については、研究期間の延長を申請することで対応したいと考えている。
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