橋梁定期点検画像を用いた損傷分類および健全度判定のモデル構築と学習画像の修正によるモデル精度の検討

抄録

高度経済成長期に建設された橋梁を効率的に維持管理するために定期点検が行われ，橋梁の健全度が 4 段階で評価されている．この点検結果等の各種データは「全国道路施設点検データベース」にて一般公開されており，これらのデータを活用して AI による橋梁の維持管理が行われている．本検討では，代表的な画像認識 AI である畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて橋梁部材の損傷種類の分類と健全度の判定を橋梁定期点検画像から行うモデルを構築し，その分類精度や判定精度を確認するとともに， CNN モデルの学習画像が，より損傷部位にクローズアップされた画像に修正された場合の精度検証を行い，定期点検画像の CNN モデルにおける利用可能性について検討した．