|
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。
■精度向上のための点検データの拡充：これまでに構築した点検支援システムや、点検データの分析で用いている機械学習は、「教師あり学習」を基本としている。教師あり学習では、学習に用いるデータが重要であり、精度向上のためデータの補強を行った。さらに、少ないデータでもある程度の学習が行える、データ拡張（Data Augmentation）の手法についても検討を行い、データ拡張が有効であることを確認した。
■正常画像を用いた異常検知（損傷検知）：機械学習では、学習データの質と量への依存度が高く、教師あり学習に用いる異常（損傷）事象に関するデータセットの収集が、実用上のボトルネックとなっている。そこで、正常画像を用いた異常検知手法について検討を行い、AnoGANとDOCによる手法で行えることを確認した。
|
