| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-02-22 17:00
地下鉄トンネルの維持管理支援のためのマルチスケール解析を導入した深層学習に基づく変状検出に関する検討
○高田紗弥・前田圭介・藤後 廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
交通インフラの維持管理において，技術者の負担軽減およびコスト削減を可能とする高度な支援技術が必要とされている.そこで，本研究では，地下鉄トンネルの維持管理支援を目的として，マルチスケール解析を導入した深層学習に基づく変状検出に関する検討を行う．地下鉄トンネルにおける変状の状態および大きさは，同一路線内においても多種多様である．したがって，地下鉄トンネル画像を複数の解像度で階層的に解析することで，変状の性質を考慮した高精度な変状の検出を行う． |
| （英） |
In maintenance of transportation infrastructures, advanced support technologies that can reduce the burden on engineers and reduce costs are required. In this paper, we propose a new method for distress detection of subway tunnels based on deep learning by introducing multi-scale attention for the purpose of supporting the maintenance of subway tunnels. The state and size of distress in subway tunnels vary widely even within the same subway line. We analyze subway tunnel images in a hierarchical manner with multiple resolutions to accurately detect the distress in consideration of the property of the distress. |
| キーワード |
（和） |
深層学習 / 変状検出 / 地下鉄トンネル / 維持管理 / マルチスケール解析 / / / |
| （英） |
deep learning / distress detection / subway tunnels / maintenance / multi-scale attention / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 46, no. 6, ME2022-59, pp. 377-381, 2022年2月. |
| 資料番号 |
ME2022-59 |
| 発行日 |
2022-02-14 (MMS, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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