DeepLabv3+を用いた橋梁腐食損傷とその精度の向上

抄録

近年，橋梁インフラの老朽化が問題視され，橋梁の点検作業において，UAVやAIなどを活用する技術の開発が注目されている．ひび割れなどの損傷と比べ，鋼製構造物の腐食損傷は，画像処理において，色の特徴や境界線が不明確な場合が多いため，損傷認識を行うためにまだ検討すべき課題がある．本研究では，2018年に開発された DeepLabv3+を用いて，腐食損傷の自動検出を試みた．さらに，ファインチューニングの使用により，境界線部分での検出精度を向上した．UAVの点検ビデオを利用し，処理速度，モデルの精度を評価した．また，誤認識の問題を削減するため，アノテーション方法の検討，背景写真の追加による誤認識問題の削減についても検証した．