ディープラーニングによる可視・赤外画像からのコンクリート表面ひび割れ自動検出

使用深度学习从可见光和红外图像自动检测混凝土表面裂缝

• 批准号: 16K06440
• 负责人: 大賀 水田生
• 金额: $ 3万
• 依托单位: Ehime University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2016
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2016-10-21 至 2018-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16K06440/
• 关键词: ディープラーニング; ひび割れ検出; コンクリート; 維持管理; 画像処理

本研究は，近年注目されている人工知能技術であるディープラーニングにより，コンクリートの表面を撮影した画像からひび割れを自動検出し，そしてそのひび割れが構造物に与える影響について評価することを目的とした．その中で，ディープラーニングに，同じく機械学習手法の一つであるRandom Forestを組み合わせて用いると精度の良い検出結果が得られることが明らかとなった．本手法は，特徴量を自動で計算するディープラーニングをベースとしているため，従来の同種研究で課題であった汚れや遊離石灰などの存在に対しても影響をほとんど受けない．さらに，誤認識の決定的な要因であった打ち継ぎ目などについても，打ち継ぎ目とひび割れの特徴を自動的に導出することで，見分けがつき，誤認識率が大幅に低下した．Random Forestについても単純に用いるのではなく，画素単位の検出を目的としたRandom Forest，画素単位の検出後に形状を判定することを目的としたRandom Forestの2段階に分けて用いた．その結果，ひび割れらしくない形状のものについては適切に省けるようになり，Pコン跡やノイズなど，ディープラーニングの段階で省ききれなかったものについても確実に省けるようになった．これにより，本研究で用いた画像（ビル，橋梁，トンネルを撮影したもの）について，99.8%を超える正解率となった．また，実際に検出後の画像も非常にもっともらしく，これは今後の実用化に向けて非常に有意義な結果である．

This research focuses on artificial intelligence technology in recent years, such as automatic detection of surface image and surface image, and the purpose of automatic detection of surface image and surface image and surface image. In the middle of the game, we combine it with the mechanical learning method of Random Forest and use it with good precision to detect the results. This method automatically calculates the characteristic quantity and determines the influence of the existence of free lime on the same kind of research subject. In addition, the main reason for the decision of misrecognition is to automatically derive the characteristics of the image.Random Forest is to automatically derive the characteristics of the image. Random Forest is to automatically derive the characteristics of the image. Random Forest is to automatically derive the characteristics of the image.Random Forest is to automatically derive the characteristics of the image. The shape of the pixel is determined after the pixel is displayed. As a result, it is necessary to cut off the shape and shape of the finger and to cut off the appropriate part of the finger. The P trace is used to cut off the finger and cut off the finger. This study uses the middle picture (,, In the future, it will be very meaningful to use the picture after the examination.

项目成果

ディープラーニングおよびRandom Forestによるコンクリートのひび割れ自動検出手法

使用深度学习和随机森林的自动混凝土裂缝检测方法

• 发表时间: 2017
• 期刊: 土木学会論文集F3
• 作者: Kengo Maeda;Kunihito Uzawa;Tatsuhiko Miyata;Tatsuhiko Miyata and Tatsuhiro Kiuchi;宮田竜彦・坂本萌・佐々木康;宮田竜彦;鵜沢報仁;Tatsuhiko Miyata and Naoya Yabuki;鵜沢報仁;鵜沢報仁;鵜沢報仁;鵜沢報仁;Tatsuhiko Miyata and Yuki Ebato;鵜沢報仁;鵜沢報仁;全 邦釘，嶋本 ゆり，大窪 和明，三輪 知寛，大賀 水田生
• 通讯作者: 全 邦釘，嶋本 ゆり，大窪 和明，三輪 知寛，大賀 水田生