著者

横山 傑 松本 高志

出版者

公益社団法人 土木学会

雑誌

土木学会論文集A2(応用力学) (ISSN:21854661)

巻号頁・発行日

vol.73, no.2, pp.I_781-I_789, 2017 (Released:2018-01-31)

参考文献数

19

被引用文献数

4

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近年,インフラ構造物の老朽化が進み,またそうした構造物が増えてきている.特に,コンクリート構造物におけるひび割れは,劣化損傷要因を間接的に表すと共に,耐久性の観点から弱点となる存在であるため,その長さ,幅,範囲などを点検において取得することが重要であるとされている.そこで本研究では,Deep learningを用いて,コンクリート表面の写真から,ひび割れ,エフロレッセンス,チョークの文字の有無と位置を「自動的」に検出する検出器を開発した.さらに,使用機器によらず,インターネット環境にあれば不特定多数が利用できるように,Twitterの自動検出器アカウントにコンクリート表面の写真を添付しリプライすることで,サーバーから検出結果が返信されるWebシステムを構築した.