深層畳み込みニューラルネットワークに基づくコンクリート表面のひび割れ検出システム

DOI Web Site 被引用文献1件 参考文献9件 オープンアクセス

書誌事項

タイトル別名
  • CRACK DETECTION SYSTEM FOR CONCRETE SURFACE BASED ON DEEP CONVOLUTION NEURAL NETWORK

抄録

近年，老朽化に伴う安全性の低下が懸念される社会基盤に対して，その構造健全性を如何に効率的かつ的確に評価するかが，維持管理計画を策定する上で益々重要となってきている．構造の健全性を評価する上で，ひび割れを検出することは，構造物の劣化や破壊を引き起こす大きな要因の一つであるため，特に重要である．本研究では，現在，各所で開発が進められている高所等，人が立ち入ることが困難な箇所の点検ロボットに実装するシステムを構築することを目的として，各種ひび割れの画像を深層畳み込みニューラルネットワークにより学習し，UAVやWebカメラ等により撮影される構造全体系の多数の画像に対して，リアルタイムにひび割れの有無・領域をスクリーニング可能なシステムの開発を試みる．

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