| 作成年度 | 2021 年度 |
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| 論文名 | AIを活用した橋梁維持管理の効率化に関する研究(2) |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | |
| 誌名 | 成果報告書 |
| 巻・号・回 | 令和3年度 |
| 発表年月日 | 2022/03/31 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
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| 材料資源研究グループ | 古賀裕久、櫻庭浩樹、小沢拓弥 |
| 抄録 |
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| 近年、ロボットやAI を活用して、コンクリート構造物に生じたひび割れ等の変状を自動的に抽出・記録する技術が提案されている。一方で、取得されたひび割れ図等を活用して、劣化要因を推定するなど構造物の診断に役立つ所見を得る方法は、十分に確立されていない。本研究では、道路橋RC 床版を対象として、診断や措置を行う際に診断技術者の参考となる情報を画像から定量的に抽出する手法を検討した。具体的には、RC 床版の疲労で見られるひび割れパターンを画像から定量的に抽出する手法の例示や、AI などの画像解析技術を用いてひび割れ幅を測定する際の留意点の整理を行った。 |
