深層学習を活用した河川護岸の経年モニタリング手法の提案

抄録

河川護岸などの土木構造物の点検は，従来技術者の目視により行われてきた．目視点検は膨大な労力がかかる上に，技術者の主観的な判断が介在するため，点検記録にばらつきがあることが課題であった．これらの課題を解決するため，深層学習による画像認識技術を適用した点検手法が研究されている．しかし構造物の維持管理のためには画像認識結果だけでは不十分であり，それらを構造物の健全度判定の指標となる物理量に変換し，その経年変化をモニタリングすることが求められる． そこで本研究では河川護岸のひび割れを題材に，深層学習によるひび割れ検出結果に対して面積・幅・長さの物理量を算定し，それらを基にした健全度指標による河川護岸のモニタリング手法を提案する．また本手法を実河川で適用した結果について報告する．