橋梁3次元点群のセグメンテーション誤差を包含した深層学習による部材接続グラフ推定
2026 年 7 巻 3 号 p. 902-914
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2026 年 7 巻 3 号 p. 902-914
橋梁の維持管理や性能解析に活用するデジタルツインモデルの構築には，構成部材の接続関係を認識することが有効である．本研究では，深層学習で橋梁全体の点群データから構成部材を認識し，それらの接続グラフを生成する手法を構築する．部材セグメンテーションとクラスタリングにより部材インスタンスを予測したうえで，インスタンス間の接続グラフを推定する．橋梁点群データセットによる検証では，学習データの構成によっては上部・下部構造の主要部材を適切にインスタンス化できたが，総じて支承の識別性能に課題があり，その誤検出がグラフ推定性能を低下させていた．これに対し，誤検出を含む予測インスタンス集合で接続を学習した結果，誤接続の生成が抑制される傾向が認められ，部材接続グラフの推定性能を向上させられることを示した．
