著者

及川 大輝 勝村 玲音 和田 雅樹 島原 広季 相原 貴明

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第35回全国大会(2021)

巻号頁・発行日

pp.2F1GS10f04, 2021 (Released:2021-06-14)

---

現在、NTT東日本管内では年間約6万個のマンホールの点検を実施している。作業者が現地においてマンホール写真(鉄蓋および内部設備)を撮影し、集約センタにおいてそれら写真を用いた設備の良・不良判定を目視で実施している。昨年、私たちは集約センタにおける目視点検稼働の削減に向けて、CNNアルゴリズムの一つであるMask-RCNNを用いたマンホール内部の不良検出AIを作成し、検出精度について報告を行った。本取り組みでは、昨年度の知見を基に、マンホール鉄蓋の種別判定および不良箇所検出AIを作成し、その検出精度を検証した。検証の結果、鉄蓋種別判定ではマクロ平均再現率96%、マクロ平均適合率98%、不良箇所検出ではマクロ平均再現率90%、マクロ平均適合率70%となった。