| 研究課題/領域番号 |
15K06165
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
中村 秀明 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (20207905)
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| 研究期間 (年度) |
2015-10-21 – 2020-03-31
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| キーワード | 維持管理 / 深層学習 / Deep Learning / 画像処理 / 点検支援 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、今後さらに重要となる社会インフラ（特にコンクリート構造物）の維持管理を飛躍的に発展させるため、最新の情報処理技術（IT）を活用し、維持管理に役立つツールやソフトウェアの開発、知識やノウハウを共有するための情報プラットフォームを構築し、社会インフラ維持管理の効率化、合理化を図るものである。本年度は、以下の項目について検討を行った。
■点検支援モジュールの精度向上：インフラの点検は、目視点検が基本となるため、昨年度は人工知能(AI)の一手法である深層学習（Deep Learning）により、点検画像から変状領域を自動的に抽出し、損傷ランクを判断するシステムを構築した。本年度は、この点検支援モジュールの精度向上を図るため、点検データの充実および、複数のDeep Learningモデルを試すことによって精度向上を行った。その結果現在では、90%以上の認識精度となった。
■スマートフォンを活用した点検支援モジュールの構築：スマートフォンの進化は著しく日常的にも多くの人がスマートフォンを活用している。そこで、日々の点検支援業務をより円滑に行うため、スマートフォンを活用した点検支援モジュールのプロトタイプの作成を行った。
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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
本年度は遠隔診断モジュールの構築を行う予定であったが、昨年度構築した点検支援モジュールの精度向上を優先的に行ったため、遠隔診断モジュールについては、基本技術の取得にとどまった。そのため、当初の予定より若干の遅れが生じている。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度は、ネットワークを介した構造物の遠隔診断を可能とするため、スマートフォンを活用した遠隔診断モジュールを構築するとともに、点検データをより詳細に分析するため、従来の統計手法のみならず、機械学習を用いたデータ分析を行い、劣化予測につなげる。
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