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J-GLOBAL ID：201902254154252448   整理番号：19A0383425

インフラメンテナンスにおけるAIの活用例と,今後の態勢構築への提言

著者 (1件)： CHUN Pang-jo (愛媛大)
資料名： JACIC情報
巻： 33  号： 2  ページ： 9-13  発行年： 2019年02月05日 
JST資料番号： X0073A  ISSN： 0914-4528  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・現状のAIは画像解析と非常に相性が良く,コンクリート構造物やアスファルト舗装の撮影画像からひび割れを検出する研究を紹介。
・ひび割れを精度良く検出するには,多様なパターンに対応した膨大な特徴量を設定する必要があり手作業では不可能なので,自動的に特徴量を見つけ出すディープラーニングを活用。
・結果は目視点検と概ね一致していることから,車両を走らせるだけで舗装を自動的に点検・評価可能であり,今後の舗装点検の効率化に寄与。
・インフラメンテナンスに土木分野で多く用いられている教師あり学習のAIを活用する場合,そのAIがどの様な素性のデータにより学習されたものであるかを明確にする必要があり,国あるいは国が認定した機関が作成・保証したデータのみを用いた学習が理想。

シソーラス用語： *人工知能 ,  インフラストラクチャー ,  *維持管理 ,  保守管理 ,  教師つき学習 ,  *画像分析 ,  コンクリート構造物 ,  *検査
準シソーラス用語： *AI【人工知能】 ,  ひび割れ ,  画像解析 ,  *教師あり学習 ,  社会インフラ ,  保守点検 ,  *路面性状調査

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  道路の維持修繕  (RC08050E)

引用文献 (3件)：

• 松尾豊:人工知能は人間を超えるか、KADOKAWA、45ページ。
• 全 邦釘ら:Random Forestによるコンクリート表面ひび割れの検出、土木学会論文集F3、71(2)、pp.I_1-I_8、2015。
• 全 邦釘ら:車載カメラにより撮影された舗装画像からのディープラーニングによるひび割れ率評価、土木学会論文集 E1,73(2),pp.I_297-I_307、2017。

タイトルに関連する用語 (6件)： インフラ ,  メンテナンス ,  AI ,  活用 ,  構築 ,  提言