YOLO を用いた地中レーダ画像からのコンクリート中空床版のかぶり厚不足領域の自動検出

抄録

本研究では，深層学習技術と地中レーダ（GPR）画像データを活用し，コンクリート中空床版橋におけるかぶり厚不足領域を自動的に検出する手法を提案する．物体検出アルゴリズムである You Only Look Once（YOLO）と，Python による後処理スクリプトを組み合わせることで，データのフィルタリングおよび解析を行う非破壊検査システムを構築した．本システムは，GPR から得られた横断解析画像を解析することで，かぶり厚が不足している領域を高精度に特定することを試みる．従来の手作業による点検と比較して，検査効率の大幅な向上，コスト削減，および人的ミスの低減が実現される．複数のデータセットを用いた実験により，本システムの適応性および精度が確認されており，構造物の包括的な健全性評価における汎用性と実用性が示された．