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【インフラマネジメント】八千代エンジニヤリングとブレインパッド、AIで護岸コンクリートの劣化検知を効率化/画像処理による劣化検知と自動化

2017.06.14 トピック


 2017年6月6日、株式会社ブレインパッド(以下、「ブレインパッド」)は八千代エンジニヤリング株式会社(以下、「八千代エンジニヤリング」)に対して、人工知能(AI)技術を活用し、河川の護岸コンクリートの劣化検知を効率化する支援を実施したと発表した。

 国土交通省の「河川データブック(2016)」によれば、日本国内の河川は35,462本もの河川が流れており、その河川脇には洪水などの災害対策として護岸コンクリートが設置されている。護岸コンクリートは設置された時期や地域によって型式が異なり、点検・改修には技術者の経験やノウハウが必要と言われてきた構造物の一つだ。

 これまでのインフラの点検現場と同様に、人による目視確認で劣化状況の判断をしていたが、技術者によって判断にバラつきが出ることや点検の対象範囲が大きいことなどにより、点検の際の手間やコストが膨大となることが問題になっていた。

 これらの問題解決に向け、八千代エンジニヤリングがブレインパッドの「機械学習/ディープラーニング活用サービス」を導入し、護岸コンクリートの劣化検知アルゴリズムの開発に至った。

 ブレインパッドが護岸コンクリートの劣化検知において、現場で撮影された画像からひび割れなどの劣化の有無を自動で判断するためのアルゴリズムを開発した。アルゴリズム開発に当たってはGoogleによってオープンソース化されている深層学習フレームワーク「TensorFlow」(*)が使されている。

(*)TensorFlow (テンソルフロー)とは、 Google がオープンソースとして提供する機械学習/ディープラーニング/多層ニューラルネットワークに関するライブラリ(必要な技術や機能をパッケージ化したもの)のこと。(ブレインパッドのプレス記事より引用

(出典:株式会社ブレインパッド)

 アルゴリズムの開発後には実用可能性が検証され、人間の目で確認するものと遜色ない精度で劣化検知をすることが可能であることが確かめられた。今後、劣化検知の判定プロセスのシステム化や八千代エンジニアリングが手掛ける社会インフラ分野全般に対しての展開も検討していくようだ。

(*アイキャッチ 出典:株式会社ブレインパッド)

【情報ソース】
ブレインパッド、河川の護岸コンクリートの劣化検知をAIで支援 – 八千代エンジニアリングに「機械学習/ディープラーニング活用サービス」を導入 –、2017年6月6日、株式会社ブレインパッド

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デロイト トーマツ|インフラ・PPPアドバイザリー(IPA)
東京モデリングアソシエイツ
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