耐候性鋼板のさび外観評点識別精度に及ぼすCNNモデルと画像サイズの影響

抄録

耐候性鋼橋梁の点検・診断は，防食機能の劣化状態の判定に基づき行われており，その判定には外観評点法が用いられる．しかしながら，外観評点法により的確な評価を行うためには，相応の経験を要するが，昨今の人材不足や点検費用の確保などの課題があり，簡易かつ精度が高い評価手法の確立が求められている．本研究では，耐候性鋼橋梁のさび近接画像と既存の CNNモデルを活用し，外観評点の識別精度について検討を行った．また，識別精度に及ぼす学習・検証用近接画像の画像サイズの影響についても検討を行った．その結果，VGG19及び SEnetの CNNモデルが高い識別精度を示した．また，入力画像サイズが大きいほど識別精度が向上することを明らかにした．さらに，学習と検証に用いた画像の解像度が異なる場合，識別精度が低下する傾向があることを示した．