本研究は、社会インフラの維持管理を支援するための情報プラットフォームを構築し、維持管理の効率化、合理化を図るものである。 インフラの維持管理では、目視点検が基本となるため、これを支援するため人工知能の一手法である深層学習により、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、さらに、損傷のランク付けだけではなく、深層学習によるSemantic Segmentationで、損傷ごとにピクセル単位で損傷領域を抽出するシステムを開発した。これにより、5年ごとの定期点検で、損傷領域が拡がっているかどうかが定量的に判断できるようになり、劣化予測の精度向上に繋がった。
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