車載型高速地中レーダー計測とDSP・AI処理による地表地中空間情報の超規模構築

2021 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 19H02221
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 水谷 司 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (10636632)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 地中レーダー / 埋設管 / 空洞 / AI / ディジタル信号処理

研究実績の概要

本研究では，車載型地中レーダーにより大規模に地中空間のデータを取得する．そして非学習型で解析学的処理の代表格である「ディジタル信号処理」と進展目覚ましい学習型処理の「最先端のAI」を高度に活用することで，「非可視空間情報」である地中内部の埋設管などの「三次元位置情報」を自動で推定する技術の基礎を確立することを本研究の目的とする．本年度は昨年度に引き続きデータ処理アルゴリズムを構築し，完了させその有効性を実験場データと実フィールドデータに適用し実証した．開発したアルゴリズム全体の処理フローは①レーダーデータのゲイン調整などの「前処理」，②三次元畳み込みニューラルネットワークAIによる「中央処理」，③ディジタル信号処理による「後処理」である地中内部の反射物の反応を局在化させ大きさを推定する「マイグレーション」アルゴリズムを実装する
ステップも入れた３段階である．③の逆解析アルゴリズムを全データに適用すると計算コストが大きいため，その前段階に②の人工知能による計算領域の制限を行うことにより，低計算コストで埋設管・空洞を行えるアルゴリズムとした．空洞の人工知能の構築には，膨大な教師データを要するものの，現実的に収集できる実空洞データには限りがあるため，FDTD法を使って仮想的に空洞データを構築し，実データを組み合わせ学習することで高精度の検出能を実現することに成功した．埋設管については，十分な教師データ数を確保することができ，走行方向埋設管，走行直角方向埋設管，埋設管なしの三カテゴリーの人工知能を構築した．埋設管，空洞いずれについても構築した人工知能モデルは三次元CNNモデルを用い，従来の断面による二次元CNNより精度が向上することも示した．

現在までの達成度 (段落)

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [雑誌論文] Detecting Subsurface Voids from GPR Images by 3-D Convolutional Neural Network using 2-D Finite Difference Time Domain Method (2022)
  • 著者名/発表者名: T. Yamaguchi, T. Mizutani, T. Hirano, K. Meguro
  • 雑誌名: IEEE Journal of Selected Topics In Applied Earth Observations And Remote Sensing 巻: 15 ページ: 3061-3073
  • DOI: 10.1109/JSTARS.2022.3165660
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Quantitative Evaluation of Peeling and Delamination on Infrastructure Surfaces by Signal and Image Processing of 3D Point Cloud Data (2022)
  • 著者名/発表者名: T. Mizutani, T. Yamaguchi, T. Kudo, K. Yamamoto, T. Ishida, Y. Nagata, H. H. Kawamura, T. Tokuno, K. Suzuki, and Y. Yamaguchi
  • 雑誌名: Automation in Construction 巻: 133 ページ: 1-10
  • DOI: 10.1016/j.autcon.2021.104023
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Detection and localization of manhole and joint covers in radar images by support vector machine and Hough transform (2021)
  • 著者名/発表者名: T. Yamaguchi, and T. Mizutani
  • 雑誌名: Automation in Construction 巻: 126 ページ: 1-12
  • DOI: 10.1016/j.autcon.2021.103651
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Vibration-Based Anomaly Detection Method for Structural Health Monitoring of In-Service Structures under Ambient Vibration (2021)
  • 著者名/発表者名: H. T. Khuyen, T. Mizutani, H. Uchibori, and N. Nagamoto
  • 雑誌名: Proceedings of International Association for Bridge Maintenance and Safety(IABMAS) 巻: - ページ: 1-8
  • DOI: 10.1201/9780429279119-480
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Localization of Subsurface Pipes in Radar Images by 3D Convolutional Neural Network and Kirchhoff Migration (2021)
  • 著者名/発表者名: T. Yamaguchi, and T. Mizutani
  • 雑誌名: Proceedings under IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing (IGARSS) 巻: No.1781 ページ: 4841--4844
  • DOI: 10.1109/IGARSS47720.2021.9554318
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] 道路路面下の透視技術の最前線 (2021)
  • 著者名/発表者名: 水谷司
  • 雑誌名: 計測と制御 巻: Vol.60, No.11 ページ: 760-764
  • DOI: 10.11499/sicejl.60.760
  • 査読あり
• [雑誌論文] 三次元畳込みニューラルネットワークとFDTD法によるレーダー信号からの空洞検知 (2021)
  • 著者名/発表者名: 山口 貴浩, 水谷 司
  • 雑誌名: 生産研究 巻: vol. 73, no. 5 ページ: 327-331
  • DOI: 10.11188/seisankenkyu.73.327
• [学会発表] A paleoclimatological approach to the multidecadal climate variability (2021)
  • 著者名/発表者名: T. Nakatsuka, and T. Mizutani
  • 学会等名: Japan Geoscience Union(JpGU) 2021 meeting
  • 国際学会
• [学会発表] 2-Dimensional Innovative Pavement Evaluation via Mobile Mapping System (2021)
  • 著者名/発表者名: Tomoaki Tokuno, Yoshifumi Nagata, Hinari Kawamura, Tetsuya Ishida, Tsukasa Mizutani, Junko Yamashita
  • 学会等名: 第16回REAAA道路会議（The Road Engineering Association of Asia and Australasia）
  • 国際学会
• [学会発表] 2-Dimensional Innovative Pavement Evaluation via Mobile Mapping System (2021)
  • 著者名/発表者名: Hinari Kawamura, Yoshifumi Nagata, Satoshi Annaka, Tomoaki Tokuno, Tetsuya Ishida, Tsukasa Mizutani, Junko Yamashita
  • 学会等名: SHMII-10
  • 国際学会
• [備考] MizutaniLab.
  • URL: https://mizutanilab.iis.u-tokyo.ac.jp/