マルチスケール深層学習を用いた高速道路路面のひび割れに関する損傷評価

抄録

高速道路では維持管理のための点検において，特殊な道路性状測定車両を用いて走行しながら様々な量を計測している．特に路面については，ラインカメラにより高精度かつ連続した画像を取得し，それを目視判定してひび割れに関する損傷度を評価している．本研究では，道路性状測定車両での路面画像のひび割れに関する損傷評価を行うための解析システムを提案する．具体的には，4つのニューラルネットワークを異なるスケールの路面画像に順次適用することで，高速道路でのひび割れの評価方法に沿った評価を実現する．これらのネットワークとその適用方法を構築した後，ひび割れ率を算出し，専門員の目視判定による値と比較することで，本手法の妥当性を検討する．