A New AI Method for Bridge Inspection and Diagnosis that Combines CNN with Highly Accurate Damage Detection and Expertises

一种将 CNN 与高精度损伤检测和专业知识相结合的桥梁检查和诊断人工智能新方法

• 批准号: 21H01417
• 负责人: 全 邦釘
• 金额: $ 11.15万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H01417/
• 关键词: 橋梁点検診断; 損傷検知; CNN; AI; Deep learning; 維持管理; Image captioning; VQA; 画像処理; 橋梁点検; SfM; 人工知能

橋梁点検診断の効率化および高精度化のため，Deep Learning（DL）技術の一種であるConvolutional Neural Network (CNN)により橋梁撮影画像を解析し，損傷を自動で評価する手法の実現が期待されている．当該年度は，昨年度の取り組みを継続的，着実に進め，ドローン計測，分岐型CNN構築，Structure from Motion (SfM)，Image Captioning，専門知モデルに関する要素技術開発，そしてそれらの組み合わせ方法についての研究を進めることができた．ドローン計測については対象橋梁での計測を完了した．また，そこから分岐型CNNを用いた解析や，SfMを組み合わせることで，3次元モデルに損傷をプロットする手法を確立することができた．この結果は，Structure and Infrastructure Engineeringや，Computer-aided Civil and Infrastructure Engineeringといった著名な国際誌に掲載された．なお昨年度は分岐型CNNにはAttention機構を導入することが有効であると見出していたが，それについても当該年度に実装して確認した．また，Image Captioning手法を用いて，例えば「鋼桁の腐食があったが，これは近傍の排水管腐食による漏水が原因である」，といったような専門知との連携も可能とした．これについては現在Structure and Infrastructure Engineeringに投稿中である．またその過程で，Visual Question Answering (VQA)という手法を融合させることはさらに有意義だと見出しており，これについても研究を進め，成果を得ることができている．

Deep Learning (DL) technology is one of the most effective and accurate methods for bridge point diagnosis. It is expected to be realized through Convolutional Neural Network (CNN) for bridge image analysis and damage automatic evaluation. When this year is different from last year's, we will continue to make progress in research, design, construction, Structure from Motion (SfM), Image Captioning, key technology development, and research on combination methods. The design of the bridge was completed. The method of establishing a three-dimensional CNN is to analyze and combine the SfM. Structure and Infrastructure Engineering, Computer-aided Civil and Infrastructure Engineering, published in the International Journal. In the past year, the Attention of CNN has been reduced. For example,"corrosion of steel girders" and "leakage of water from nearby drainage pipes" are used in Image Captioning techniques. Structure and Infrastructure Engineering Visual Question Answering (VQA) is a process that involves the integration of techniques and methods.

项目成果

AIとi-Constructionが切り拓く社会インフラの未来およびMoonshotプロジェクトの展望

人工智能和i-Construction开创的社会基础设施的未来以及Moonshot项目的展望

• 发表时间: 2022
• 作者: 槇野ちひろ，後藤幹尚，川越貴水，岩波光保，千々和伸浩，津野和宏;全 邦釘
• 通讯作者: 全 邦釘

DEVELOPING A WEB SYSTEM FOR BRIDGE INSPECTION UTILIZING IMAGE CAPTIONING TECHNOLOGY

利用图像字幕技术开发桥梁检测网络系统

• DOI: 10.11532/jsceiii.3.j2_65
• 发表时间: 2022
• 期刊: Intelligence, Informatics and Infrastructure
• 作者: 設楽 広太;全 邦釘
• 通讯作者: 全 邦釘

Recent Application of AI & i-Constuction to Infrastructure Maintenance in Japan

人工智能的最新应用

• 发表时间: 2023
• 作者: 島脇秀隆;村上勝久;長尾昌善;三村秀典;高橋恵輔，小林真理，川端雄一郎，岩波光保;槇野ちひろ，後藤幹尚，川越貴水，岩波光保，千々和伸浩，津野和宏;松本高志・浜山千佳・近藤健太;Pang-jo Chun
• 通讯作者: Pang-jo Chun

AUTOMATIC DETECTION OF INNER DEFECTS OF CONCRETE BY ANALYZING THERMAL IMAGES USING SELF-SUPERVISED LEARNING

使用自监督学习分析热图像自动检测混凝土内部缺陷

• DOI: 10.11532/jsceiii.3.j2_47
• 发表时间: 2022
• 期刊: Intelligence, Informatics and Infrastructure
• 作者: 川野輪 壮太;林 詳悟;岡谷 貴之;Kang-Jun Liu;全 邦釘
• 通讯作者: 全 邦釘

建設分野におけるAI技術の役割と研究動向

人工智能技术在建筑领域的作用及研究趋势

• 发表时间: 2022
• 作者: T. Cheng;X. Chen;X. Yan;X. Zhang;F. Wang;T. Suzuki and Y. Ohishi;三木 陽大，廣瀬 悠人，丸山 泰蔵，中畑 和之;高鍋雅則，三輪秀雄，松浦康博，後藤幹尚，槇野ちひろ，岩波光保，千々和伸浩，津野和宏;山口慶祐，岩波光保，中山一秀;介川 裕章;村上勝久;関口拓哉・松本高志;志田恭一，渡部要一;全 邦釘
• 通讯作者: 全 邦釘