下水施設劣化検出AIモデルの開発

ドローンなどで撮影した画像をAIでスクリーニングし、ひび割れや漏水、鉄筋腐食などの施設劣化を迅速に検出します。 下水施設の劣化検出にAI画像識別技術を活用することで、従来の技術者による目視点検を効率化し、作業負担の軽減と点検精度の向上を実現します。

クライアント: 建設コンサルタント

リリース日: 2022年4月

テクノロジー: YOLO、Pytorch

技術者の負担軽減

ドローンなどで撮影した画像をAIを用いてスクリーニングし、異常箇所を自動で迅速に検出します。 技術者が施設全体を目視で点検・確認する必要がなくなり、点検作業の負担を大幅に軽減。業務効率化を実現します。

高精度な異常検出モデルの実現

施設の劣化は、時間の経過とともに複雑なパターンや微細な変化として現れることが多く、従来の物理的調査では見落とされがちです。 当社では、独自のデータ拡張手法を用いたAIモデルの訓練に加え、運用段階でも取得データを活用した再学習や検出閾値の調整を継続的に実施。 これにより、さまざまな環境条件下においても高精度な異常検出が可能です。

多様な劣化種類に対応

本AIモデルは、ひび割れ、漏水、鉄筋腐食、露出、浮き、表面剥離など、施設に生じる多様な劣化パターンに対応しています。 これにより、早期対応が求められる異常の見逃しを防ぎ、網羅的かつ効率的な異常検出を実現します。