深層学習を応用した高速自動車国道での路面のひび割れの抽出と分類

抄録

高速自動車国道では特殊な道路性状測定車両により高解像度の路面画像を取得し，ひび割れに関する路面の健全度を目視で評価している．本研究では，このような路面画像を対象として路面のひび割れを抽出・分類することを目的とする．そのために，広域および小領域の路面画像を対象として，2つのニューラルネットワーク（:NN）を構築し，それらを運用する手順を提示する．まず，路面画像において路面外とみなされるジョイント等を除外するために，広域の路面画像を対象に路面とジョイント等とを領域分割するNNを構築した．次に，計測した路面画像の高い解像度を活用するために，画像を小領域に分割し，この小領域を対象にひび割れを抽出・分類するNNを構築した．最後に，2つのNNを任意の範囲の路面画像で運用する手順を提示し，未学習の路面画像に適用したところ，ジョイント等を精度よく除外し，目視と同等のレベルでひび割れを抽出できることがわかった．