講演情報
[12014]深層学習による橋梁点群からの部材接続グラフ推定（シンポジウム講演概要）
*保坂 拓夢1、西尾 真由子1 (1. 筑波大学)
キーワード：
点群、インスタンスセグメンテーション、接続グラフ、深層学習、コンクリート橋
本研究は、橋梁点群データから構造トポロジーグラフを予測し、維持管理の効率化およびデジタルツインへの活用を目的とする手法を提案する。提案手法は、部材レベルのセグメンテーション、クラスタリングによる部材インスタンス抽出、インスタンス対の接続関係推定から構成され、部材接続グラフを生成する。公開データセットSemanticBridgeで評価した結果、床版、桁、橋脚は高精度に認識できた一方、支承は難しく、支承由来の誤検出インスタンスがグラフ精度を低下させた。これより、小さいが重要な支承を適切に扱うことがグラフ生成において重要であることが示唆された。さらに、予測インスタンス空間で学習するPred trainにより抽出誤差に対する頑健性が向上し、誤接続が抑制された。その結果、支承が適切に認識される橋梁では信頼性の高い接続推定が可能であることを示した。