機械学習による下水道管路TVカメラ調査映像の画像認識・物体検出の適用可能性

抄録

　下水道管きょのTVカメラ調査の効率化のために、機械学習による画像認識と物体検出の適用可能性の検討を実際の調査動画を用いて行った。画像認識は、MobileNetV3-Large、ResNet-50、EfficientNet-B4、EfficientNet-B4 Noisy Studentの4モデルについて、6クラス分類で転移学習の効果と汎化性能の比較はF値平均を用いて行った。学習データセットの転移学習なしは、ResNet-50が良く、転移学習ありは、EfficientNet-B4 Noisy Studentが良く、汎化性能は転移学習なし、転移学習あり共に、EfficientNet-B4が良いと言う結果であった。物体検出は、3クラス分類でmAPは90.76%となり、適用可能性が示された。