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社会資本の異常検知

構造物の
モニタリングを自動化

AI解析研究室

背景

  • ■これまで国や自治体を通じて大量生産・大量消費を支える社会資本が整備されてきましたが、人口減少・少子高齢化社会を迎え、効率的で適切な社会資本の維持管理が求められます。
  • ■ドローンや車載センサー等で得られるデータから自動で異常検知ができれば、点検の省力化やインフラの運用保守ワークフローの最適化が期待できます。

成果

  • ■コンクリートのひび割れ・目地開き等の劣化領域の教師データを学習し、劣化を自動検出する技術を開発しました。オルソ画像に適用することで、劣化の幅・延長などの定量的な評価が可能です。
  • ■正常なブロックのみを学習し、正常とは異なるブロックを自動検出する技術を開発しました。
  • ■ドローン空撮画像から不法投棄物等の検出を行う技術を開発しました。
  • ■地震前後の監視カメラ画像の比較から被害領域を推定する技術を開発しました。 Key Words:Deep-Learning, 画像認識, 異常検知, Segmentation, Detection

研究
領域

  • ■屋外由来の画像変化(季節・天候)に対する頑健性向上
  • ■レアな検出対象に対する少量データでの精度確保
  • ■インフラ管理者向け異常検知指標・台帳(距離標単位での時系列スコア化など)
  • ■異常検知手法を前提としたインフラ維持管理業務のワークフロー最適化
  • ■インフラ維持管理業務の効率化を実現するソリューション・サービス
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