Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

道路舗装表面に現れる変状には，土砂崩れや大規模な沈下の前兆となる危険なひび割れや，事故を誘発する大きなポットホールの発生に至るものがある．重大な道路構造物被害につながるこれらの危険な変状を早期に捉える仕組みが求められる．車内設置された汎用カメラの画像を収集して広域のひび割れを効率的に抽出する取り組みはあるものの，道路網に無数に存在するひび割れを網羅的に検出しても意味を無さない．そこで，車載一般カメラの動画像に対する精緻な画像処理と，車両動揺データ分析を活用した2段階の位置推定技術に基づいて，災害前後や平時のひび割れ変化量，つまり差分を算出し，重大な道路構造物被害の前兆となり得る進行性のある変状を抽出する．地震や大雨等の災害時には危険な兆候を迅速に把握し，平時には進行性をもつ変状を効率的に捉えることで，二次災害の軽減や効率的な予防保全に資するものである．
令和３年度は主に領域検出（Semantic Segmentation）等に基づく個別ひび割れの抽出とその差分解析を試みた．詳細にひび割れを抽出し，異なる時点の画像に対して対応関係を示した．また，様々なひび割れ指標の観点から経時変化を評価できないか調査を行った．
加えて，ＧＰＳに依存しない車両位置情報推定方法の開発を行った．車両のピッチング振動は路面の波長とホイールベース長の関係により，ある速度では卓越し，別の速度ではゼロとなることからこの関係を利用して走行速度，移動距離を推定するアルゴリズムを提案した．

【研究分担者】
蘇迪	東京大学	大学院工学系研究科(工学部)	特任准教授	(Kakenデータベース)
西川貴文	長崎大学	工学研究科	准教授	(Kakenデータベース)