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J-GLOBAL ID：201702238154389233   整理番号：17A0514252

Random Forestによるコンクリート表面ひび割れの検出

著者 (2件)： CHUN Pang-jo (愛媛大学 工学部環境建設工学科) ,  井後敦史 (愛媛大学大学院理工学研究科)
資料名： 土木学会論文集 F3(土木情報学)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. F3 (Civil Engineering Informatics) (Web))
巻： 71  号： 2  ページ： I_1-I_8(J-STAGE)  発行年： 2015年 
JST資料番号： U0254A  ISSN： 2185-6591  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： 近年,橋梁やトンネルなどの損傷状態の把握を目的として近接目視点検が行われている.各種点検要領では様々な項目を点検するように定められているが,その中でもコンクリート構造物のひび割れは劣化の進行速度に大きな影響を与えるため,そのひび割れ幅や位置,長さを記録するように定められている.しかし点検に伴う膨大な作業量,コストが問題となっており,また,点検員によって判定がばらつくという主観性の問題もある.これらの解決のため,撮影画像からひび割れを自動検出するという研究が様々な機関において行われているが,現状ではこれらの手法が完成しているとは言い難い.そこで本研究では,画像解析にRandom Forestによる機械学習を組み合わせたひび割れ検出手法を構築した.また,実際の撮影画像を用いた実験の結果,高い精度であることを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： コンクリート構造物 ,  *亀裂 ,  *画像分析 ,  機械学習 ,  検出 ,  *コンクリート ,  表面亀裂 ,  表面 ,  計算機アルゴリズム ,  点検
準シソーラス用語： *コンクリート表面 ,  ランダムフォレスト

著者キーワード (4件)： random forest ,  image analysis ,  crack detection ,  concrete

分類 (2件)： コンクリート構造  (RA04030A) ,  モルタル,コンクリート  (RA06042H)

引用文献 (28件)：

• 1) 国土交通省道路局 国道・防災課:橋梁定期点検要領,2014, <http://www.mlit.go.jp/road/ir/ir-council/pdf/yobo3_1_6.pdf >, (accessed 2015.7.22).
• 2) 国土交通省道路局 国道・防災課:道路橋定期点検要領,2014, <http://www.mlit.go.jp/road/ir/ir-council/pdf/yobo4_1.pdf>, (accessed 2015.7. 22).
• 3) 国土交通省道路局 国道・防災課:道路トンネル定期点検要領,2014, <http://www.mlit.go.jp/road/ir/ir-council/pdf/yobo3_1_9.pdf>, (accessed 2015.7.22).
• 4) 藤田悠介,三谷芳弘,浜本義彦:画像処理によるコンクリート表面のひび割れ抽出法,非破壊検査,第56巻 7号,pp. 371-377,2007.
• 5) 藤田悠介,中村秀明,浜本義彦:画像処理によるコンクリート構造物の高精度なひび割れ自動抽出,土木学会論文集F,Vol. 66,No. 3,pp. 459-470,2010.

タイトルに関連する用語 (2件)： コンクリート表面 ,  ひび割れ