深層学習を活用した社会インフラ系の構造異常診断

摘要

現在，点検に関して専門技術者による目視点検が行われているが，今後の技術者不足に備え，熟練技術者の点検精度を担保しつつ点検省略化を図る技術開発が重要となっている．そのような背景から，近年，深層学習による飛躍的な画像・パターン認識精度の向上により社会インフラ点検への目視点検の代替技術の開発が各所で進められている．本講演では，その一例として，筆者らが開発を進めてきた高速高精度に構造表面の損傷を検出する技術1)を紹介する．紹介技術は，深層学習に基づく物体検出技術に加え，画像認識技術を用いて，構造表面の損傷箇所を二段階で検出するシステムである．また，この物体検出の精度は事前に与える学習データの質と量に依存するため，画像生成技術による学習データとなる画像の自動生成，また検出時の結果をフィードバックという，二つのアプローチから教師データの不足を補う方法についても紹介し，検出矩形内でひび割れの二値化を行う手法を紹介する．また講演当日には，2019 年度土木学会学術講演会で発表された社会インフラ構造物の維持管理分野へのAI 応用研究について簡単に紹介する．