9キーワードIoT、UAV、AI、構造、モニタリング、点検、損傷〈IoTによる災害モニタリング〉〈AIによる損傷認識〉■ 研究概要日本では橋梁などの構造物の老朽化が進んでおり、また地震後の速やかな性能回復に向け、構造物の損傷被害を速やかに確認できることが重要である。近年ロボットや小型無人機（UAV）を用いた構造損傷や劣化への注目度が高まっており、高価な点検業務に特化したUAVも開発されているが、通常のスマホや汎用空撮用UAVだけでも多くの高精度な写真やビデオを取れるようになった。これらの映像を見て手動的に分析することもできるが、①膨大なデータ処理に時間を費やしてしまうことや、②長時間の作業による疲労とミス、③高度専門な知識と安定した判断基準が必要などの点を考えると、自動化した画像データ処理もしくリアルタイムの損傷自動検知が望ましい。そこで、深層学習を用いて大量な損傷写真を機械に学習させれば、損傷の自動検知が可能となる。本技術は、損傷画像に対する深層学習の有用性の検証として、過去に行われた橋梁目視点検などで収集した画像を元にして、深層学習を用いた画像分類を試みた結果、90%以上の損傷検出精度があった。■ 産業界へのアピールポイント●簡易で取り扱いやすい、高層ビルも、高架橋にも応用できる●初期コストと維持コスト共に極めて低い●リアルタイムでシステムの状況をスマートフォンでも確認できる●人工知能を活用して、使えば使うほど、構造物の損傷推定精度が上がる■ 実用化例・応用事例・活用例●IoTによる河川の水位観測●IoTによる建物、橋梁の振動観測●IoTカメラとAIによる交通量調査●UAVによる橋梁点検●AIによるモニタリングデータ処理党 紀（トウ キ） 准教授大学院理工学研究科 環境科学・社会基盤部門 社会基盤創成領域【最近の研究テーマ】●深層学習による損傷認識、画像処理、腐食認識●UAVによる橋梁点検、自律制御飛行、飛行自動計画、TinyDrone●寒冷地におけるゴム支承の免震性能●IoTセンサーによる構造の地震応答モニタリングと損傷推定IoTによる安価なモニタリングUAV点検、AIによる損傷認識、損傷検知
元のページ ../index.html#16