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J-GLOBAL ID：201502237531283073   整理番号：15A0327154

ナイーブベイズ法によるアスファルト舗装撮影画像からのひび割れ自動検出手法

ASPHALT PAVEMENT CRACK DETECTION USING IMAGE PROCESSING AND NAIVE BAYES BASED MACHINE LEARNING APPROACH

著者 (5件)： 全邦釘 (愛媛大学工学部 環境建設工学科) ,  橋本和明 (西日本高速道路エンジニアリング四国株式会社) ,  片岡望 (愛媛大学大学院理工学研究科 生産環境工学専攻) ,  蔵本直弥 (愛媛大学大学院理工学研究科 生産環境工学専攻) ,  大賀水田生 (愛媛大学工学部 環境建設工学科)
資料名： 土木学会論文集 E1(舗装工学)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. E1 (Pavement Engineering) (Web))
巻： 70  号： 3  ページ： I.1-I.8 (J-STAGE)  発行年： 2015年 
JST資料番号： U0106B  ISSN： 2185-6559  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： アスファルト舗装のひび割れ損傷を定量的に評価する指標としてひび割れ率が定められている.このひび割れ率の算出にあたっては路面のひび割れをスケッチした後に区画内のひび割れの本数を数える必要があるが,手作業となるため膨大な労力と時間が必要となり,さらにはひび割れ開口幅などの重要な情報を得ることができないという問題がある.そこで本研究ではナイーブベイズ法による機械学習と画像解析を組み合わせ,撮影画像からひび割れを自動的に検出する手法を構築した.本手法は画素単位でひび割れを検出できるため,上述のひび割れ開口幅や面積などについても計算が容易である.そして本手法を複数箇所の密粒度アスファルトおよびポーラスアスファルト舗装の路面から撮影された画像に適用した実験により,本手法の高いひび割れ検出性能を確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： *アスファルトコンクリート舗装 ,  *表面亀裂 ,  *画像分析 ,  路面 ,  ディジタル画像 ,  自動計測 ,  Bayes推定 ,  分類装置 ,  輝度 ,  教師つき学習 ,  事前確率 ,  検証 ,  損傷検出 ,  透水性舗装 ,  多孔質体
準シソーラス用語： ナイーブBayes推定 ,  ナイーブベイズ分類器 ,  ポーラスアスファルト舗装 ,  亀裂検出

分類 (3件)： アスファルト舗装,たわみ性舗装  (RC04040R) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  道路の維持修繕  (RC08050E)

タイトルに関連する用語 (6件)： ナイーブベイズ法 ,  アスファルト舗装 ,  撮影画像 ,  ひび割れ ,  自動検出 ,  手法