講演情報
[P2-30]超解像処理を適用した空撮画像によるひび割れ検知システムの精度検証
*亀山 智仁1、瀬戸山 力斗2、吉田 大介1、赤毛 政親1 (1. 大阪公立大学、2. 大阪市立大学)
キーワード：
ひび割れ検知、超解像処理、物体検出、小型汎用ドローン、オルソ画像
社会インフラの維持管理現場では人手や点検時間の不足が問題視されている。これに対して先行研究では、ドローンを活用したコンクリート構造物のひび割れ点検手法の研究が進められている。しかしその多くは点検精度を追求するために高価格な機材を使用しており、現場への導入が困難である。そこで本研究では、小型汎用ドローンの活用を想定したひび割れ検知システムの開発により前述の課題解決に取り組む。本システムを用いた点検作業では、最初に点検対象の空撮画像を取得し、オルソ画像を作成する。その後、低価格な汎用機材を用いた上で点検基準を満たすため、超解像モデル(SwinIR等)によって空撮画像を高解像度化し、物体検出モデル(YOLOv8)を用いたひび割れ検知処理に入力する。検知結果はPrecision, Recall, IoUの3つの評価指標により定量的に評価する。さらに、ひび割れ検知結果に位置情報を付与してオルソ画像上で管理することで、維持管理業務の効率化を図る。