| 研究課題/領域番号 |
20K12083
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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62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 (2022)
大阪市立大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
吉田 大介 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (00555344)
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| 研究分担者 |
川合 忠雄 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (20177637)
瀧澤 重志 大阪公立大学, 大学院生活科学研究科, 教授 (40304133)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 深層学習 / Webシステム / ドローン / ひび割れ検知 / 3次元モデル |
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| 研究成果の概要 |
本研究者らは，自治体の実務で使用される小型汎用ドローンの空撮画像を対象に，深層学習を活用した検知プログラムを開発し，自動的にひび割れ箇所を検知するWebシステムの研究開発を，インフラを維持管理する地方自治体（特に、大阪港湾局）と連携して進めた．研究では，いくつかの港湾岸壁で計測実験を実施し，検知システムの性能評価をおこなった．現状の評価結果では幅3mm以上（3mmから数cm）のひび割れを，正解率89%の検知性能が実現できているが，現場によっては1mm程度のひび割れについても正確に検知できている場合もあり，プログラムの改良余地が多く，さらなる研究開発の必要性が明らかになった．
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| 自由記述の分野 |
空間情報学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，将来的に研究成果の他自治体・部局への横展開を想定しているため，高価で取り扱いが難しい産業用ドローンではなく，実際の業務で使用している比較的安価な小型汎用ドローンで得られる画像データを対象とし，深層学習を用いた物体検出手法の実装により，港湾施設点検に必要な検知性能を目指す点があげられる．また，この本研究を通じ，自治体職員のドローンの操縦を含めた計測データの活用がおこなえる人材育成についても同時に進めた．
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