講演情報
[1-8]機械学習を援用した可視・赤外線画像によるコンクリート道路擁壁の損傷検出
*宮本 真歩1、柴野 一真2、島本 由麻3、鈴木 哲也4 (1. 東京農工大学農学府、2. 新潟大学大学院自然科学研究科、3. 東京農工大学大学院農学研究院、4. 新潟大学自然科学系(農学部))
キーワード：
鉄筋コンクリート、維持管理、画像解析、機械学習
構造物の効率的な点検を目的とし、画像解析による損傷検出手法が多く提案されている。本報ではコンクリート道路擁壁を対象とし、機械学習を援用した可視・赤外線画像からの損傷検出手法を提案する。機械学習の特徴量として可視及び赤外線画像を使用したケース2は、可視画像のみを使用したケース1よりも優れた損傷分類精度を示した。機械学習手法の中ではランダムフォレストの正解率が最も高く、ケース2で90.1%であった。