このページの本文へ

老朽化する日本のインフラの維持管理を効率化

鉄道総研、ディープラーニングを用いたトンネルひび割れ検出手法を開発

2017年08月23日 19時10分更新

文● 行正和義 編集●ASCII

  • この記事をはてなブックマークに追加
  • 本文印刷
検出手法のイメージ

 鉄道総合技術研究所(鉄道総研)は8月23日、ディープラーニングを活用したトンネルのひび割れ検出手法を開発したと発表した。

 これまで、トンネル撮影車を用いてトンネル覆工面にレーザーを当てて撮影していたが、従来の画像処理ではトンネルの汚れの状態に応じたパラメーター調整など経験に基づくノウハウを必要としていた。

ディープラーニングを用いたひび割れ検出

 新たに画像解析にディープラーニングを用いて、ひび割れの有無を識別できるように学習させた。学習後には画像に写り込んだ信号ケーブルや架線などは抽出せず、覆工面のひび割れのみを検出できたという。幅0.5mmのひび割れを83%の確率で検出でき、トンネル1kmあたり約15分で検出でき、今後のトンネルの維持管理の効率化を実現できるとしている。

カテゴリートップへ

開発者の生の声を聞く『熱量IoT』