アルカリシリカ反応の外観判別を目的とした深層学習モデルの構築

抄録

本研究は，CNNアルゴリズムを用い，橋梁構造物に生じたアルカリシリカ反応(ASR)変状を画像から自動判断するための学習モデルを構築した．画像データの前処理について，グレースケール画像ベースの学習に際しては，RGB最大値手法と適応的ヒストグラム平坦化による輝度調整を組み合わせることで，カラー画像と比べ，良好な分類精度となることを確認した．また，分類モデルには，画像情報以外の追加情報を結合し，分類精度向上を図った．その結果，86.7%の分類精度を発揮することができた．