著者

岡田 俊樹

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.L1, pp.23-26, 2023 (Released:2023-03-01)

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豊田市では年間約40kmの水道管路を入れ替えていますが,効率的かつ効果的な管路更新が喫緊の課題でした.そのため,令和2年度に水道管路の更新の優先順位づけを目的に,AI劣化予測診断ツールを導入しました.ただし,山間地域では漏水修繕箇所のデータが少なかったため,診断ツールの精度への影響が懸念されました.そこで,2週間で漏水可能性区域(直径200m)を判定可能とするイスラエルの技術を採用しました.この技術は,衛星からLバンドを放射し,反射特性を解析して漏水可能性区域を抽出するもので,現地での調査対象を2,210kmから257kmまでに絞り込むことができました.漏水の的中精度は27%に留まりましたが,主な成果としては,調査区域の短縮,調査費用の削減,漏水の発見箇所数の増加が挙げられます.また,令和4年2月からは,漏水可能性区域の範囲の縮小,漏水可能性区域の漏水的中精度の向上を目的に実証実験を開始しています.

著者

江本 久雄 馬場 那仰 浅野 寛元 長瀬 大和

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.514-521, 2020-11-11 (Released:2020-11-18)

参考文献数

12

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コンクリート構造物の点検等においてコンクリート内部の劣化の状態を調査する方法として,打音検査がよく用いられる.この手法は,熟練技術者にとっては非常に有効な手法であるが,若手技術者やロボットへの適用を検討するとその音データと劣化の程度の関係の複雑性により定量化・システム化が非常に困難である.このような問題では,明らかとなっていない要因が含まれていると考えられる.しかし,工学的な定量化・システム化に取り組み,実務での有効な技術の開発も重要である.そこで,近年このような課題に対して AI技術の活用が期待されている.ここでのAI技術は機械学習を意図し,その中でも特にニューラルネットワークを基礎とする深層学習を主な対象とする.本研究は,機械学習による識別の手法の有効性や自己符号化器の適用方法について検討をしたものである.

著者

宮本 崇 西尾 真由子 全 邦釘

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.2, no.J2, pp.152-156, 2021 (Released:2021-11-17)

参考文献数

13

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物理現象の入出力をデータ駆動的に再現するサロゲートモデルは,物理問題の高速な予測を行う代替的な手段としてその利用が進んでいるが,得られた解が物理的な条件を満足する保証がない問題が知られている.これに対して,Physics-Informed Neural Networks(PINNs)は支配方程式による拘束を表現した損失関数を導入することで,支配方程式をデータ駆動的に求解するニューラルネットワークである.本稿では,1次元連続体の自由振動問題に対してPINNsの定式化とコード実装を行う.

著者

斎藤 嘉人 宮川 璃空 村井 匠 小畑 悠 板倉 健太 佐藤 翼

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.215-222, 2023 (Released:2023-11-14)

参考文献数

24

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大豆の種子選別は時間と労力を要す作業であり,一農家が利用できる安価で簡便な選別機が求められている.本研究では,カラー画像および紫外励起蛍光画像の2種類の画像の入力による大豆の欠陥判別を目的とした.大豆種子のカラー画像と励起波長365 nmの蛍光画像をそれぞれ撮影し,目視にて正常粒・しわ粒・裂皮粒・病虫害粒の4カテゴリにラベル付けを行った.カラー画像,蛍光画像,カラー・蛍光画像同時入力の3パターンの入力によりResNet-50でモデルを構築した結果,テスト精度はそれぞれ91.7%,88.2%,88.3%であった.また,カラー・蛍光画像同時入力モデルでは正常粒の適合率が最も高く,判断根拠を可視化した結果,病斑のない健全箇所が重視されていた.以上より,従来のカラー画像に蛍光画像を組み合わせた判別手法が有効である可能性が示唆された.

著者

冨井 直弥

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.L1, pp.3-8, 2023 (Released:2023-03-01)

参考文献数

1

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JAXAは衛星SARによるインフラ変位監視技術の開発を実施してきた.用いている衛星は「だいち2号(ALOS-2)」である.Lバンド合成開口レーダを搭載しているため,高分解能モードがあり,空間分解能3m,観測幅50kmである.Xバンドに比較して波長が長く,雲・雨・葉の透過度が高い.計測原理は,衛星-地表面の距離変化を2回以上の観測の位相差から相対変位を求める.例えば河川堤防の定期点検は,現在目視にて実施しているが,JAXAは点検前に衛星による一次スクリーニング結果を反映し,変位検出箇所を重点的に目視点検する方法を提案した.また,衛星データを使ってインフラの変位を自動解析できるツールを開発.航空レーザ測量や水準測量と比較して,SAR解析は現地作業・機材準備の必要もない.計測範囲も50km四方まで可能.計測精度はmmオーダである.

著者

全 邦釘

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.9-15, 2020-11-11 (Released:2020-11-18)

参考文献数

40

被引用文献数

4

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近年,ディープラーニングに代表される人工知能技術が急速に発展してきており,様々な分野において活用がなされはじめ,またその性能・威力について知られてきている.特にディープラーニング技術に代表される教師あり機械学習技術の発展がめざましく,土木工学分野での活用が期待されているが,しかし他分野と比較しても実用化が着実に進んでいるとは言い難い.本稿は,土木工学分野として今後取り組むことが望ましいと考えられる分野について方向性を示すために,インフラ維持管理分野を例として,特にデータに着目し,データの統合・蓄積のためのデータプラットフォーム,データ収集のための計測自動化,データと知識との連携方法について,展望を述べたものである.

著者

日高 菜緒

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.301-309, 2023 (Released:2023-11-14)

参考文献数

54

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近年の土木業界での生産人口の減少や膨大な既設土木構造物の急速な老朽化の課題を受け,国土交通省から生産性向上を目的に建設DX(Digital Transformation)やi-Constrution,CIM(Construction Information Modeling)が提唱された.従来の紙媒体の2次元図面や台帳での管理はデータの散逸や熟練した技術者でなければ理解が容易でないことから,対象物の形状情報を3次元データで保存できる技術が求められる.昨今,計測技術の発展や大規模データの公開から対象物の3次元形状を効率的に取得できる点群データが注目され始めているが,計測後の点群データを加工する技術の実現については未だ課題が多い.そこで,本論では点群データの計測手法や処理アルゴリズムについてまとめ,それらが近年の土木分野で活用されている事例でどのように適用されているかの動向について整理し,今後の課題と展望について述べる.

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

Fumiya MATSUSHITA Masamiki MATSUBARA Shunsaku OTA Kairi SAITO Sheng LIAN Kanae MIYAOKA Naoyuki ARAKI

出版者

Japan Society of Civil Engineers

雑誌

AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)

巻号頁・発行日

vol.3, no.3, pp.40-45, 2022 (Released:2022-11-12)

参考文献数

4

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Building information modeling/construction information management (BIM/CIM) has been widely adopted as the main technology in civil engineering and related fields. It has enabled remarkable innovations in the construction industry. However, despite its contribution in facilitating construction practices, the application of BIM for detailed design has mainly been dedicated to 3D visualization and clash detection in civil engineering projects; thus, it has not been fully exploited. Therefore, in this study, we developed an automated verification system for structural details to rationalize the creation of rebar shop drawings using BIM. We focused on lap splicing as a structural detail. In particular, we first designed the algorithm required for verification, and then developed a prototype. Further, we verified its effectiveness using a sample model.

著者

中村 泰敏 橋本 岳 鈴木 康之

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.3, no.J2, pp.92-103, 2022 (Released:2022-11-12)

参考文献数

18

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近年では,土木建設等の分野で航空レーザや地上レーザ等の三次元点群測量器が広く活用されているが,そうした測量器を用いるには,運用コストが高い等の課題がある.そのため,特に小規模土工の建設業では測量器の活用が進んでいない.そうした状況の中,LiDAR を搭載したモバイル端末が発売され,三次元点群データの取得を可能にするアプリケーションも数多くリリースされた.しかし,土木建設分野で必要な公共座標へ対応したアプリケーションは少ない.そこで本論文では,任意座標の三次元点群を公共座標へ変換することを従来手法と比較して飛躍的に簡便に行うことを目標とした.また,実際の小規模土工現場の測量点群の座標を本研究成果によって変換した結果が国土交通省の出来形管理要領に示されている測定精度内に収まることも目標とした.

著者

原田 紹臣 藤本 将光 里深 好文 水山 高久 松井 保 武井 千雅子

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.2, pp.102-113, 2023 (Released:2023-05-24)

参考文献数

35

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近年,降雨予測や土砂災害発生予測技術に基づいた事前の災害リスクに関する詳細な情報の共有化や発信による災害リスクの軽減が求められている.これらを受けて,筆者らは多種の情報を集約させ,それらを目的に応じて組み合わせてわかりやすく配信する機能を有した枠組み(iHazard map プロジェクト)を提案している.本研究では,メタバース等のデジタル技術(DX)を有効に活用した防災ハザード・マップの高度化を目的に,効果的な運用方法について提案している.なお,一般住民がハザード・マップに求める要求について調査したところ「情報量」よりも「見やすさ」や「使いやすさ」が特に重要視されていることが分かった.さらに,住民への土砂災害に関する説明会において,筆者らが提案する技術を実践的に導入したところ,これらの有効性が確認された.

著者

樅山 翔哉 荻野 俊寛

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.60-69, 2023 (Released:2023-11-14)

参考文献数

22

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受信波形上でS波到達点の決定がしばしば困難となるベンダーエレメント試験において,機械学習による決定支援を行うためのS波到達点予測モデルの高精度化を目的として,サポートベクター回帰,ガウス過程回帰,ニューラルネットワークの3つのアルゴリズムによる機械学習モデルを作成し,予測精度の比較を行った.あらかじめ設定したパラメータの範囲で7240通りの受信波形を計算し,その波形における11次元の特徴量,真のS波到達点を学習させ,S波到達点予測モデルを作成した.学習済みのモデルを用いて実際の実験から得られる受信波形に対してS波到達点の予測を行い,熟練者が判定した値との誤差を比較することで,3つの機械学習アルゴリズムの比較を行った.アルゴリズムごと予測に傾向があり,その中でガウス過程回帰の予測が最も熟練者の判定した値に近いことを示した.

著者

鏡堂 隼平 北岡 貴文 辻野 裕之

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.54-59, 2023 (Released:2023-11-14)

参考文献数

7

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近年,AIの画像認識技術が実用化されつつある.建設分野でも,CNNを用いた岩石鑑定など,画像認識を用いた試みが多くなされるようになってきた.そして,CNNを用いる場合,教師データとして多くの画像データが必要となる.このとき,十分な量のデータを入手できない場合は,データ拡張を行い,データ量を増やすことがある.このデータ拡張時には,元画像にはない新たな画像が外挿される.しかし,データ拡張により生成された画像がCNNによる岩石鑑定精度にどのような影響を与えるのか,詳細な検討はされていない.そこで本研究では,データ拡張時に生成される新たな画像について3つのモデルを作成し,評価を行った.その結果,新たな生成画像の影響により岩石鑑定結果を偏らせる傾向の一例を示した.

著者

岡山 貴史 山本 純之 木村 匡臣 松野 裕

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.46-53, 2023 (Released:2023-11-14)

参考文献数

23

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カキの優良産地である奈良県五條吉野地域では,収穫時期の半年前頃より収穫作業の労働力確保として短期雇用の計画を始めている.また,地球温暖化の影響で経験則による収穫時期の予測が困難になっているため,新たな予測手法が求められている.本研究では,ANNを用いて気象データからカキの収穫最盛日予測を行った.対象品種は,地域の主力品種’刀根早生’,’平核無’,’富有’の3品種とした.モデルのパラーメータを検討し,品種ごとにモデルを構築した.結果は誤差が最大3日のモデルが構築された.また,3品種とも10月以降に収穫されるが,5月1日と6月1日時点では最大で2.5日の誤差であり,収穫直前までの各月1日時点での誤差は最大3日で予測可能となり,収穫時期の予測手法としてANNの適応可能性が示された.

著者

内藤 昌平 土屋 美恵 友澤 弘充 田口 仁

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.189-204, 2023 (Released:2023-11-14)

参考文献数

11

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地震や台風の発災直後に撮影された高解像度光学衛星画像を用いて,インスタンスセグメンテーション手法であるMask R-CNNにより画像内の建物を自動抽出し,建物被害を無被害,損傷,倒壊,およびブルーシート被覆有無に自動分類するモデルを開発した.結果,建物抽出精度(IoU)については約35%,ピクセル毎の建物被害分類精度(F値)については約52%となり,建物抽出と被害分類を同時に実施可能なモデルとして一定の性能をもつことを確認した.また,3種の高解像度衛星画像を使用してモデルを構築したところ,IoUで約39%,F値については無被害が約92%,損傷が約69%,倒壊が約56%,被覆有が約85%であり,モデルの汎用性が一定程度あり,被害の早期把握に利用可能であることを確認した.

著者

藤田 悠介

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.36-45, 2023 (Released:2023-11-14)

参考文献数

20

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画像上のひび割れを高精度に抽出するためにDeep convolutional neural networkの適用にかかる期待は大きい.しかしながら,高性能なモデルの構築には,膨大なデータの収集と,クラスラベルを付与するアノテーションが必要であり,いかにこれらの作業を効率化するかが課題である.中でも,画素単位でひび割れを抽出する領域分割(セマンティックセグメンテーション)モデルを構築するためには,画素単位でのラベル付けが必要であり,その正確性はモデルの性能にも影響を及ぼす.本論文では,弱教師あり学習の一手法であるMultiple-Instance Learningの枠組みにより,広い領域に対してひび割れの有無を教示したデータを用いて,狭域な領域内でのひび割れの有無を分類するDeep convolutional neural networkモデルを構築する方式を提案する.検証実験により,Multiple-Instance Learningを多段階で適用することにより,ラベルを付与する量を増加させず,高精度で詳細な分類が可能になることを示す.

著者

増田 和輝 金澤 剛

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.26-35, 2023 (Released:2023-11-14)

参考文献数

19

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データ駆動型科学は数値シミュレーションの代替モデルとしても期待され,海岸工学分野でも波浪予測や津波シミュレーションに利用されているが,データ不均衡性や解釈性の課題がある.近年では,これらの課題を解決する方法として,物理法則を加味したPhysics-informed Neural Networks (PINNs)の活用が進んでいる.本研究では,PINNsを使用して水平床での2次元ダムブレイク問題を実施し,津波シミュレータT-STOCの数値解析値と比較し,PINNsの適用性を検証した.検証の結果,PINNsの再現性が明らかになり,学習した範囲内のパラメタであれば,任意のパラメタで数値解析値に近い推算結果を得られることがわかった.

著者

河原 達哉 大屋 誠 武邊 勝道 広瀬 望

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.20-25, 2023 (Released:2023-11-14)

参考文献数

17

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耐候性鋼橋梁の素地調整時の除錆度判定は,ISO規格にある代表写真例との比較による目視観察を主体とした評価に依存しており,この目視観察に代わる定量的な評価が必要とされる.本研究では,腐食した耐候性鋼材(さび度D)の塗替え塗装の素地調整時の除錆度をVisionTransformerにより定量的に判定可能であるか検討を行った.本検討の実施にあたり,既往研究で示したCNNによる除錆度判定との比較により,Vision Transformerによる除錆度判定システムの評価を行った.また,Attention Weightにより得られるAttention Mapから,判定基準の可視化を行った.検討の結果,Vision Transformerによる除錆度判定の可能性を示すことができた.

著者

安達 雄裕 山田 大樹 中村 智 徐 哲俊 内藤 英樹 秋山 充良

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.10-19, 2023 (Released:2023-11-14)

参考文献数

21

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近接目視に代わり,ドローンを用いた撮影に基づく点検が可能になった.一方,現状はひび割れの確認に留まっており,その画像を用いた対象部材の健全性,特に耐荷力の評価には至っていない.塩害環境下の鉄筋コンクリート(RC)構造物は,鉄筋腐食に伴い部材表面に腐食ひび割れが生じるため,これをドローンにより撮影し,RC部材内部で生じている鉄筋腐食量を推定できれば,劣化RC部材の耐荷力評価が可能となる.本研究では,有限要素解析,確率場理論,および機械学習に加えて,ドローン撮影により取得した腐食ひび割れ幅の情報を用いることで,劣化RCはり部材の耐荷力の確率論的評価を可能にした.また,ドローンを用いて撮影した画像では,近接撮影したものよりも腐食ひび割れの同定が難しく,それがRC部材の耐荷力の推定結果に及ぼす影響を検証した.