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

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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．