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。
