著者

阿部 雅人 杉崎 光一 中村 一樹 上石 勲

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.1, no.J1, pp.217-220, 2020-11-11 (Released:2020-11-18)

参考文献数

15

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積雪状態を評価することは,建物の屋根の雪下ろしや路上などでは除雪など路面状態の管理のために重要である.特に積雪深の評価は目視で行う以外にはレーザーなど高価なセンサを利用する必要がある.近年深層学習などの画像処理技術が向上しており,監視カメラなどの画像を利用して積雪状態を評価する検討が多く行われている.特に,沿線カメラによる路面や路肩の監視画像は,撮影場所が固定されているため位置情報は明確であり,画角の変化も比較的少ない.本研究では,監視カメラを利用した路肩にある積雪の積雪深の評価についてAI手法を適用した.

著者

李 瑾 阿部 雅人 杉崎 光一 中村 一樹 上石 勲

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.1, no.J1, pp.210-216, 2020-11-11 (Released:2020-11-18)

参考文献数

13

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近年、低頻度降雪地域では、降雪の際に、道路での車両の大規模滞留が見られる。道路管理者による異常事態の監視や路面状態の判別は、主に目視で行われているため、異常検知の効率がやや低い。本研究は、道路管理者が迅速に異常検知や処理判断をするための支援ツールとして、ドライブレコーダーの画像をもちいて、道路路面を「乾燥」、「湿潤」、「浸水・冠水」、「湿雪」、「圧雪」の 5種類へ目視分類した教師データを作成した。また、自動で路面状態を判別する AIモデルを構築し、昼と夜を合わせた 26199枚の画像で検証した結果、概ね 85%の正答率であった。

著者

小濱 健吾 中村 秀明 神田 信也 水谷 大二郎 杉崎 光一

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.1, no.J1, pp.261-269, 2020-11-11 (Released:2020-11-18)

参考文献数

48

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近年,土木の分野において積極的なAI技術の導入が期待されている.しかしながら,AI技術に関する知識不足は,AI技術の導入による効果の適切な把握や,AI技術を利用するために必要な各種データの収集を困難なものとし,AI技術の導入の障壁となってしまう.本論文は,AI技術を実業務において直面する様々な課題に活用したいと考えている土木技術者のために,教材の作成を目標として,理解に必要となる基礎的な知識の概要を説明する.具体的には,AIという言葉により示されているAI技術を適切にイメージできるようにAIの歴史を説明する.また,AI技術を利用するために必要な考え方やインプット・アウトプットを整理する.最後に,実事例の紹介を通じてAI技術に対する理解の定着を図る.