YOLOv5を用いた導水路トンネルにおけるチョーキング箇所の検出

抄録

高度経済成長期に建設されたインフラ構造物の老朽化に伴い，膨大な維持管理コストが必要となっている．導水路トンネルにおいては，大型機械の投入が困難である点や点検時に断水を伴う点を鑑み，AI技術を活用した維持管理の効率化が望まれる．本研究では，そのような状況を考慮し，トンネル内壁面における変状箇所やその状態を効率よく把握することを目的として，YOLOv5を用いたチョーキング箇所の検出を行った．その結果，データ数が多く，チョーキング箇所が明瞭である場合には，高精度で検出可能であることを確認した．さらに，IoUが低い場合であっても，チョーキング箇所の一部を捉えられているため，検出結果から劣化状況やその分布を把握することで，劣化原因の究明や劣化状況に合わせた補修計画の立案が可能となろう．