Convolutional Neural Networkを用いたひび割れ・パッチングの高精度検出手法の開発

doi:info:doi/10.2208/jscejpe.74.I_131

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File / Name	License
JSCE_74_3_I131_139
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アイテムタイプ	学術雑誌論文 / Journal Article.
言語	日本語
キーワード	pavement, crack, tracing, convolutional neural network, high resolution
著者	浅田拓海 ( 研究者リゾルバーID: 1000050634680 ) 川村和将石田篤徳亀山修一
著者（別表記）	ASADA Takumi
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク	浅田拓海（ASADA Takumi）
抄録	本研究では，路面性状測定車による高速道路の路面画像にConvolutional Neural Network（CNN）を適用し，ひび割れとパッチングを高精度で検出し，ひび割れ率を自動算出する手法を開発した．まず，目視スケッチ画像を基にひび割れ部等の小片領域を抽出し，CNNモデルの学習用データセットを自動生成した．小片領域サイズを複数設定し，モデルの精度比較を行ったところ，サイズ150以上では過学習となる可能性があり，90～120などの中間サイズではひび割れやパッチングの見逃し，誤検知が比較的少なくなることが分かった．モデルを路面画像に適用してひび割れ率を算出し，従来のスケッチ法と比較した．その結果，サイズ90（実寸3cm×3cm）で最も精度が良く，ひび割れ形状を細かく可視化できることを示した．
雑誌名	土木学会論文集Ｅ１（舗装工学）
巻	74
号	3
ページ	I_131 - I_139
発行年	2018
出版者	土木学会
出版者版へのリンク	10.2208/jscejpe.74.I_131
DOI	info:doi/10.2208/jscejpe.74.I_131
日本十進分類法	007
ISSN	2185-6559
権利	© 2018 土木学会
著者版フラグ	publisher
フォーマット	application/pdf
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