AIによる海面等の推定と錆汁・鉄筋露出の検出―港湾の施設の点検診断効率化を目指して―
キーワード:
Semantic segmentation,
DeepLab V3+,
object detection,
YOLO,
YOLOX,
UAV(s),
port facilities,
inspection and diagnosis
2022 年 3 巻 J2 号 p. 360-371
詳細
2022 年 3 巻 J2 号 p. 360-371
港湾施設は高度経済成長期にその多くが整備され，今後は建設後50年が経過して老朽化している施設が増加することが見込まれている．更に，厳しい自然環境下に置かれていることから，より効率的かつ的確な維持管理手法が求められている．
本研究では，港湾管理者等のインフラ維持管理の効率化のため，UAV空撮画像からAI等を活用して港湾の施設の変状を検出すること等により点検診断を支援する「UAVを活用した港湾の施設の点検診断システム」（UAV点検診断システム）の開発を行っている．本稿では当該システムにおけるAIを活用した海面・空（海面等）の推定・除去と，錆汁・鉄筋露出の検出について述べる．
