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e.g.掲載日: 2019年8月23日5:56
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画像認識のモデルであるU-NetやResNetを応用しコンクリート護岸の劣化検知を効率化

  • 建設、
  • 品質管理、
  • 画像認識/画像生成、
実施企業
八千代エンジニヤリング株式会社
技術提供
株式会社ブレインパッド
目的
コンクリート護岸の劣化状況の確認作業にかかる手間やコストの改善
概要
総合建設コンサルタント会社である八千代エンジニリング株式会社は、コンクリート護岸の画像を株式会社ブレインパッドのAIで劣化部分の検知を行った
効果
技術者による目視点検と遜色ない精度のロジックを開発,現場での対応工数を1/5に削減する効果を実証,全区間の評価を行うことで、人間よりも精度の良い定量的評価を実現,Webアプリケーション化することで、日常的に利用できる環境を実現
課題/背景
洪水などの災害対策として設置されているコンクリート護岸の劣化状況は、主に人間による目視で把握しているが、設置された時期や地域によって整備形式が異なり点検や改修には熟練された技術が必要。そのため、手間やコストがかかること、劣化状況の判断が人によって異なることが課題となっていた。
実施内容
医療画像を認識するために開発されたアルゴリズムU-Netや画像検知コンペティションで優勝したチームが考案したResNetを応用し、八千代エンジニヤリング株式会社はコンクリート護岸を撮影した画像を用いて、株式会社ブレインパッドが開発したひび割れなどの劣化の有無を自動で判断する劣化検知アルゴリズムを活用。学習用データには実際に撮影された画像からGANを使って生成した画像を用いて、コンクリート護岸以外のものが映り込んだ場合でも高い認識精度が保てるように工夫。
結果
現場での対応工数が1/5に削減。また、全区間での評価を行うことで人間が行うよりも精度の高い定量的評価を実現。
参照元URL
https://ai.brainpad.co.jp/case-study/53/
  • e.g.掲載日 2019年8月23日5:56
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