著者

早見 俊紀 木村 拓憲 西牟田 裕介 山脇 正嗣

出版者

公益社団法人 土木学会

雑誌

AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)

巻号頁・発行日

vol.4, no.3, pp.119-124, 2023 (Released:2023-11-14)

参考文献数

7

---

近年,ナンバープレート情報の読取り調査において,少子高齢化に伴う人員不足や調査に多くの時間を要することから,AI(人工知能)技術を活用した調査の効率化・省力化が進んでいる.近頃急速に進化しているAI技術により,高精度の文字認識を可能としている.しかし,その精度は撮影環境やカメラ性能に大きく依存しており,取得画像の解像度が低い場合に精度が著しく低下する課題がある.そこで本研究では,AI技術の一種であり画像の高解像度化を可能にするSRGANを用いて,低解像度のナンバープレートを高解像度化する手法を検討し,文字認識精度の向上を図った.その結果,精度向上に本研究で開発した手法が有効な技術となり得る可能性を示した.

著者

平松 佑一 山脇 正嗣 田頭 直樹 北川 照晃

出版者

公益社団法人 土木学会

雑誌

AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)

巻号頁・発行日

vol.4, no.3, pp.897-908, 2023 (Released:2023-11-14)

参考文献数

22

---

近年の建設分野ではBIM/CIMが推進されており,そこでは3次元点群データの有効活用が大きく寄与する.一方で,大容量の点群情報の取り扱いは課題が多く,計算負荷を抑制しながら効率的に処理する必要がある.そこで本研究では,AI(Artificial Intelligence)技術の一種である深層学習(Deep Learning)を用いて,点群をクラス分けする技術である点群セグメンテーションを適用した.実務上のニーズを踏まえ,河川構造物設計および維持管理分野での活用を想定した点群のサーフェスモデル化を検証した.実データを用いて実際のモデル化の流れを提示し,必要な情報を失うことなく効率的にモデル化することで,3Dモデリングによる高度化および省力化に寄与する可能性を示した.