深層学習を用いたひび割れ検出と幅推定における信頼度の算出

• Published in: AI・データサイエンス論文集 Vol. 5; no. 1; pp. 1 - 14
• Main Authors: 山本, 耀平, 橋本, 岳, 菊池, 康平, 東, 勇作, 橋本, 智洋, 山本, 茂広, 井澤, 大介, 中嶋, 規人, 高野, 隼行, 阿部, 雅人, 杉崎, 光一, 全, 邦釘
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 公益社団法人 土木学会 2024
• Subjects: Crack detection; Semantic segmentation; Width estimation
• ISSN: 2435-9262
• DOI: 10.11532/jsceiii.5.1_1

現在，日本全国で問題となっているコンクリート構造物の老朽化に対する対応策の１つとして，深層学習によるひび割れの自動検出が研究されている．また，点検作業を補助することを目的として，ひび割れの損傷度合を計測するために幅推定に関する研究も行われている．本研究では，深層学習から得られるひび割れの確率マップを用いて，より高精度な幅推定と推定した幅に対応した信頼度の算出を行った．評価用の画像17枚で推定した幅の正解幅との誤差の統計から信頼度と推定した幅の誤差の関係性を示し，妥当であることを確認した．