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大阪公立大学大学院情報学研究科の吉田 大介准教授らの研究グループは、高価な産業用ドローンを使うのではなく、地方自治体などでも導入しやすい市販の小型汎用ドローンと、AIの一種である深層学習（ディープラーニング）を組み合わせ、港湾岸壁を対象とした新しいひび割れ自動検出システムを開発しました。

本システムでは、ドローンで撮影した多数の空撮画像から、地図と同じように歪みのない単一の画像「オルソフォト（空中写真地図データ）」を生成します。安価なカメラの解像度でも微細なひび割れを見つけ出すため、画像をタイル状に分割して重ね合わせる「オーバーラッピング・タイリング法」や、画像の縮尺を擬似的に変化させてAIの検出能力を高める「擬似高度スライシング法」といった、独自の画像処理技術を導入しました。

その結果、港湾岸壁（コンクリート）の点検基準とされる3mm幅を大幅に下回る1mm幅の微細なひび割れでも、高精度に自動検出できることを実証しました。さらに、検出されたひび割れには正確な位置情報が付与され、GIS（地理情報システム）上での管理が可能なため、「前回はなかったひび割れが、今回新たに出現した」「このひび割れは、1年間でこれだけ長くなった」といった、経年変化を定量的に追跡することが可能です。本システムにより、従来は専門家の経験に頼っていた港湾岸壁の「危険度の判断」や「補修計画の策定」を、データに基づいて科学的に行う「データ駆動型アセットマネジメント」へと導きます。

詳細は以下のリンクをご覧ください。
https://www.omu.ac.jp/info/research_news/entry-18560.html