Efficient GANによる天井の損傷箇所の検知

抄録

本研究では，健全時の画像から異常検知を行うEfficient GANによる建物の天井の天井板の崩落や欠落などの中規模な損傷の検知手法を提案する．実適用時の合理性を考慮して，提案手法では損傷検知の判断を，健全時のAnomaly Scoreを基に定めた閾値を，Anomaly Scoreが超えた場合とする．提案手法の有用性については，実建物の天井を対象とする開いた点検口を模擬損傷とする実証実験により確認している．また，建物の対象箇所の画像取得手段も，損傷検知手法の利便性に大きく影響することから，UAVを用いる場合とUGVを用いる場合それぞれについて検討を行う．検討結果から，屋内においては，UGVの方が自律移動が容易であるため，天井部分の撮影の自動化については利便性が高く，UAVの方が天井部分に近い箇所で撮影できるため，Anomaly Scoreの変動が少ない傾向を示している．