機械学習手法による劣化度判定画像を活用した桟橋の残存耐力評価

抄録

　著者らが考案した人工知能技術を用いた桟橋の残存耐力評価手法に関して，桟橋の劣化度判定結果の画像から残存耐力評価を行う際に，劣化度判定画像を固定サイズに当てはめる必要があることから，桟橋形状をAIが正しく認識しない場合があるという課題があった．そこで著者らは，桟橋形状に拡大アルゴリズムを使って桟橋を固定サイズに余白なく当てはめ，さらに最近傍補間を用いることで，桟橋形状を正しく出力する方法（SE法）と，当該予測部材とその周囲の部材を含めて説明変数とし当該部材を逐次予測する方法（NB法）という2つの手法を提案した．

　損傷予測結果から，NB法は全予測結果の平均値が8割以上の正解率であったものの，SE法は桟橋の縦横拡大比率によって正解率が大きく変動するため，実用化には注意が必要であることが分かった．