赤外線カメラを用いた排水管漏水箇所検出に対する機械学習の適用

抄録

構造物は漏水が原因となって劣化していくことがあるので，漏水箇所の検知は非常に重要である．ここでは塩化ビニル管を対象として，主に屈曲部分の漏水検知を行った．検知には赤外線カメラ画像を利用した．2年間を通じて赤外線写真を撮影した．これらのデータを教師データとして漏水の有無を判定する機械学習を行わせた．学習方法として，畳み込みニューラルネットワーク，アンサンブル手法と呼ばれるランダムフォレスト，AdaBoost，XGBoostなどを適用した．AdaBoost，ニューラルネットワークが比較的高いF値，正答率であり0.75程度であった．