損傷の位置情報と専門知を連携させた機械学習による橋梁撮影画像からの自動診断手法

结合损伤位置信息和专业知识的基于机器学习的桥梁图像自动诊断方法

基本信息

项目摘要

橋梁の点検・診断の効率化および高精度化のため,機械学習技術の一種であるDeep Learningを活用した橋梁撮影画像の解析技術の研究に期待が集まっている.当該年度は,当初目標としていた橋梁全体系での損傷の位置情報の把握,損傷情報の3次元モデル上での統合,診断用フレームワークの構築の取り組みを進める計画であり,全て順調に研究開発を進めることができた.特に損傷の位置情報の把握およびその3次元モデル上での統合については良い成果が得られており,画像の位置情報を同定する技術であるStructure from Motion(SfM)およびおよびDeep LearningによるSemantic Segmentation(画素単位での情報抽出)を活用して,3次元モデル上に損傷をマッピングする手法を提案した.この成果はComputer-Aided Civil and Infrastructure Engineeringに投稿し,すでに採択されている.また,診断用フレームワークの構築については,画像とその画像に関する質問を入力として,正しい答えを導き出すタスクであるVisual Question Answering(VQA)およびSfMを活用したフレームワークを構築した.この結果についても,既に論文はStructure and Infrastructure Engineeringに投稿されており,現在査読を受けている段階である.なお,損傷情報の3次元モデル上での統合に関しては,現在は3Dマッピングのみを行っているため,現在,反映した情報にBIMデータとして扱うための属性を付与するための検討を進めている.
Bridge の 検 · diagnosis の sharper rate change お よ び precision turn の た め, machine Learning technology の a で あ る Deep Learning を use し た bridge pinch of shadow portrait の の parsing technology research に expect が set ま っ て い る. When the annual は that target と し て い た bridge whole system で の の damage location intelligence の grasp, damage intelligence の 3 dimensional モ デ ル on で の integration, diagnosis with フ レ ー ム ワ ー ク の build の group take り み を into め る project で あ り, whole て suitable adjustable に research open 発 を into め る こ と が で き た. By using に damage <s:1> location intelligence <e:1> to grasp およびそ <e:1> in three dimensions of モデ で, integrating で, に が, て, て, and good が results が, we obtain られてお に. Portrait の location intelligence を with fixed す る technology で あ る Structure from Motion (SfM) お よ び お よ び Deep Learning に よ る Semantic Segmentation (pixels 単 で の information extraction) を use し て, Three-dimensional モデ ッピ に injury を ッピ ッピ グする manipulation を proposal た た. <s:1> the results of <s:1> Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineeringに submission に, すでに accepted 択されて る る. ま た, diagnosis with フ レ ー ム ワ ー ク の build に つ い て は, portrait と そ の portrait に masato す る questioned を と into force し て, are し い answer え を guide き out す タ ス ク で あ る Visual Question Answering (VQA) お よ び SfM を use し た フ レ ー ム ワ ー ク を build し た. こ の results に つ い て も, both に paper は Structure and Infrastructure Engineering contribute に さ れ て お り, check now 読 を by け て い る Duan Jie で あ る. な お, damage intelligence の 3 yuan モ デ ル on で の integration に masato し て は, now は 3 d マ ッ ピ ン グ の み を line っ て い る た め, now reflect し た intelligence に BIM デ ー タ と し て Cha う た め の attribute を give す る た め の beg を 検 into め て い る.

项目成果

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Recording of bridge damage areas by 3D integration of multiple images and reduction of the variability in detected results
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山根 達郎其他文献

外交・安全保障政策から読む欧州統合
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  • 发表时间:
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  • 发表时间:
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
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  • 作者:
    中内 政貴;田中 慎吾;松野 明久;山根 達郎;辻田 俊哉;土屋 貴裕;東村 紀子;久保田 雅則;一政 祐行;佐々木 葉月;安富 淳;内田 州;竹澤 由記子;岩下明裕編著;Aki Tonami
  • 通讯作者:
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中国和俄罗斯在北极:日本的视角
  • DOI:
  • 发表时间:
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    Aki Tonami
世界農業遺産と持続可能な地域づくり-宮城県大崎地域を事例に-
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    2019
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  • 作者:
    叶井 和樹;山根 達郎;石黒 聡士;全 邦釘;Hiroyuki Goto and Alan T. Murray;渡辺理絵;杉戸信彦・後藤秀昭;福井幸太郎・金田平太郎;小金澤孝昭
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生成モデルを用いた画像補完による橋梁3次元モデルの構築精度向上および損傷情報反映
使用生成模型通过图像互补提高 3D 桥梁模型的施工精度并反映损伤信息
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相似海外基金

ハニカム画素構造を有し3軸離散座標系を活用した画像処理系
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  • 财政年份:
    2024
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  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
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利用超材料实现成像前的多维图像处理
  • 批准号:
    24K02952
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.09万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
実用的な航空画像処理を実現するための最適化基盤の構築
搭建优化平台,实现航拍图像处理实用化
  • 批准号:
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量子图像处理的计算效率及其基础构建
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结合放射性分布图像处理技术开发医院安装BNCT能量分布测量方法
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  • 批准号:
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