社会インフラ維持管理効率化のための最先端AI技術の導入-点検データを用いた変状分類の精度向上に向けた取り組み-

前田圭介; 小川貴弘; 長谷山美紀

文献

J-GLOBAL ID：202002214305137942 整理番号：20A0698310

社会インフラ維持管理効率化のための最先端AI技術の導入-点検データを用いた変状分類の精度向上に向けた取り組み-

Introduction of Advanced AI Technology for Efficient Maintenance Inspection of Social Infrastructure-Performance Improvement of Distress Image Classification Utilizing Inspection Data-

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資料名：
巻： 119 号： 421(ITS2019 30-56) ページ： 359-362 発行年： 2020年02月20日
JST資料番号： S0532B ISSN： 0913-5685 資料種別：会議録 (C)
記事区分：短報発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

近年,情報科学分野では,情報科学の枠を超えた分野横断型の研究が盛んに行われている.本稿では,社会インフラ維持管理分野に焦点を当て,最先端AI技術を導入することで実社会の問題を解決可能とした実例を紹介する.具体的に,社会インフラの維持管理を行う技術者支援の方法の一つとして,維持管理点検時に劣化部位を撮影した画像(以降,変状画像)の分類が挙げられる.ここで,一般的な画像の分類においては,深層学習モデルの構築のために大量のデータが必要である.しかしながら,社会インフラ維持管理分野で得られるデータの中で深層学習モデルの構築に有用なデータの数には限りがあるため,少量データで学習可能な分類モデルを構築する必要がある.したがって,上記問題の解決のために提案されてきた変状画像分類手法について論じる.さらに,本稿の最後では,最新の取り組みとして,若手技術者の効率的な教育のための技術継承に向けた研究についても紹介する.(著者抄録)

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人工知能 , その他の情報処理

引用文献 (32件)：

MLIT, ′′White paper on land, infrastructure, transport and tourism in japan 2018′′. <http://www.mlit.go.jp/hakusyo/mlit/h29/hakusho/h30/pdf/np101200.pdf>, 2018 (1/20/2020 access).
MLIT, ′′White paper on land, infrastructure, transport and tourism in japan 2018′′. <http://www.mlit.go.jp/common/001158222.pdf>, 2018 (1/20/2020 access).
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