画像目視点検環境下での橋梁のひび割れ検出において点検スキルが検出結果に与える影響の分析～クラスター分析を用いた検討

• Published in: AI・データサイエンス論文集 Vol. 2; no. J2; pp. 642 - 648
• Main Authors: 藤生, 慎, 福岡, 知隆, 南, 貴大, 浦田, 渡, 髙山, 純一
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 公益社団法人 土木学会 2021
• Subjects: bridge inspection; cluster analysis; crack; diagnostic imaging; experience; f value; inspection skills; maintenance; precision; recall; time required; variance analysis
• ISSN: 2435-9262
• DOI: 10.11532/jsceiii.2.J2_642

高度経済成長期に多く建設された橋梁の高齢化が急速に進んでいる．国土交通省は橋梁に対する予防保全的な維持管理を重要視し，全ての橋梁に対して定期点検を義務付けている．現在実施されている点検手法である近接目視点検は予算・人員の問題により効率化が見込めないことから，その代替手法となる様々なシステムが研究されているが，本研究グループでは，超高解像度のカメラを用いることで視覚的に現在の点検と遜色ない環境を構築し，人が画像上でひび割れの診断を行う「画像目視診断システム」を提案している．これまで本研究では橋梁点検の経験年数が画像目視点検におけるひび割れ検出に与える影響についての評価を行った．今回は被験者のひび割れ検出結果データを経験年数とひび割れ診断の所要時間でクラスター分析から分類し，各クラスターが適合率，再現率，F値に与える影響の評価を行った．