| 作成年度 | 2020 年度 |
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| 論文名 | ひび割れとわだち掘れの形状に着目した舗装構造評価への機械学習の適用 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | 第25舗装工学 講演会 |
| 誌名 | 土木学会論文集E1（舗装工学）（第25舗装工学 講演会） |
| 巻・号・回 | |
| 発表年月日 | 2020/12/10 ～ 2020/12/11 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
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| 土木研究所舗装チーム | 渡邉真一 |
| 土木研究所舗装チーム | 前川亮太 |
| 土木研究所舗装チーム | 永塚竜也 |
| 土木研究所舗装チーム | 藪雅行 |
| 抄録 |
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| 平成28年に策定された舗装点検要領では，道路の路盤層以下の構造的健全性が重視されている．交通規制を伴わずに構造的健全性を把握することを目的として，ひび割れとわだち掘れという路面の損傷形状に関する情報と，機械学習を組合せることにより，新たな構造的健全性の推定手法を構築した．機械学習手法として，画像認識分野にて実用化が進められている深層学習を用いた畳み込みニューラルネットワークを用いることとした．ひび割れ形状としてひび割れ図，わだち掘れ形状として横断プロフィル，アスファルト混合物層の厚さを用いて，構造的健全性の指標であるFWDたわみ量D0を推定した．その結果，従来管理指標であるひび割れ率，わだち掘れ量を用いた手法よりも，本手法は誤差の少ない良好なD0推定精度が得られた |
