高速道路で標準採用されているポーラスアスファルトは，その変状形態として，基層のはく離に起因する，ポンピングやポットホール等が発生しやすいという特徴を有している．しかし，わだち掘れ等とは異なる局部的な変状であるため，これを定量的に評価する方法が確立されていない．そこで，筆者らは，過年度から，ポーラスアスファルトの局部変状の抽出方法について検討しており，路面性状測定車で取得している横断プロファイルを三次元点群データ化することにより，局部変状を定量的に評価できる可能性を示した．さらに，本研究では，標準偏差値で集計した三次元点群データを多段階に区分した色情報に変換し画像データ化した上で，ディープラーニングを用いることで，局部変状箇所を効率的に抽出できる手法を考案し，その有効性を示した．
