抄録
アスファルト舗装の劣化・損傷度を評価する際に，ひび割れは重要な判断基準の1つとなっている．しかし現状のひび割れ評価手法は，点検者が舗装撮影画像のひび割れをスケッチするというものであり，客観的な評価ができているとは言い難い．また道路画像は膨大な量であるため，スケッチには多大な労力を要しており，効率的でないという問題もある．そこで本研究では，機械学習と画像解析により，舗装の撮影画像からひび割れを自動的に検出する手法を構築した．具体的には，複数の画像フィルタを撮影画像に適用することによって着目画素の特徴ベクトルを算出し，そこから決定木を学習させひび割れ判別のためのアルゴリズムとするというものである．また，種類の異なる実際の舗装の撮影画像を用いた実験により，非常に精度よくひび割れを検出できることを示すことができた．
