実地検証で使用したＭＭＳ
NTTは、車両で撮影した画像から画像認識AI(人工知能)を使って沿道のガードレールや標識など道路付属物と柱上設備に発生しているさびを高精度に検出できる技術を開発した。検出精度は97.5%となっている。
開発した技術は、MMS(モービルマッピングシステム)の横向きカメラと上向きカメラで、ガードレールや標識、ミラーなど道路付属物と柱上設備(金物、ケーブルなど)の画像を撮影し、その画像から複数のインフラ設備をAIで識別してさびを検出する。
NTT西日本が実施した実地検証では、道路付属物と柱上設備の画像各1000枚から1885枚で設備を認識し、さびがある画像722枚中704枚でさびを正しく検出した。検出率は97.5%となった。逆光や曇りでも、小さなさびも検出した。
インフラ管理者は、現地点検をMMSの走行で可能になるほか、点検品質の均一化も期待できる。
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