ドローン測量とディープラーニングで
点検を自動化

本プロジェクトでは、鳴子ダム堤体のポップアウトを対象とし、ドローンで撮影した画像から、その形状・位置・大きさを自動検出する技術開発を行いました。
ポップアウトを正確な位置や大きさで把握するには、高画質かつ縮尺が固定された画像が必要です。ダムのような大きな構造物の場合、高画質の堤体画像を得るには、全体を俯瞰した画像だけでは不十分のため、各場所ごとに撮影した膨大な数の画像が必要となります。しかし、ドローンは風によって撮影位置がぶれるため、完全に縮尺がそろった画像を撮影することは困難です。そこで、航空写真測量の技術を応用し、バーチャル空間上に緯度・経度情報の座標をもった鳴子ダムの3次元モデルを復元。それを堤体のアーチ形状に沿って展開して縮尺が固定された画像を生成しました。これにより、ポップアウトの位置（座標）や大きさ（面積）を把握できるようになりました。
次に、ディープラーニングを活用し、ポップアウトを自動抽出するプログラムを開発。まず、画像の一部に対して人手でポップアウト箇所を示した教師データを作成し、ディープラーニングモデルに学習させることで、残りの画像に対しては、AIが人間と同等の水準でポップアウトを自動で抽出できるようになりました。
これにより、AIが統一された基準でポップアウトを抽出し、その位置や大きさを定量的に計測することが可能となりました。今後の点検では、全てのポップアウトの自動判別が実現し、点検者の人的労力やばらつき、経年比較の解消も可能となりました。