ロックフィルダムの堤体表面には内部のロック材を保護する目的でリップラップ材が配置される。リップラップ材は乾湿繰り返しや凍結融解作用などにより風化が進行するため、その状況把握が必要となるが、現地調査による点検は作業量が膨大となる。また、ダム技術者による判断の個人差も課題となっている。そこで本研究では、ロックフィルダムの堤体点検の省力化および一律評価を目的として、UAV自律飛行で取得した画像に対して深層学習による物体検出を適用し、堤体全体のリップラップ材の風化状況を把握した。その結果、教師データ作成基準の統一に課題が残るものの、従来は困難だった堤体全体の網羅的かつ一律のリップラップ材評価が行えることを確認した。
