Attention機構を用いたDeep Learningモデルによるひび割れ自動検出

抄録

橋梁やトンネルなどのコンクリート構造物の高齢化により，損傷が顕在化しており，問題となっている．特に劣化の速度に影響を与える重要な指標であるひび割れは点検・評価・記録に膨大な時間と労力がかかるため，機械学習手法などを用いた自動検出手法の開発が国内外でなされてきた．しかしながら，撮影画像からひび割れをピクセルレベルで自動検出するためには，同じくピクセルレベルでひび割れを判別した教師画像が大量に必要であり，作成コストが非常に高かった．これらを作成するのは容易ではなく，画像解析手法の現場導入に際する障壁となっていた．そこで本研究では，Attention機構を利用することで，教師データ作成コストを下げながら，ひび割れをピクセルレベルで検出する手法を開発した．また，撮影画像を用いて精度評価を行い，既往の検出手法と同程度の精度であることを確認した．