アルカリシリカ反応の外観判別を目的とした深層学習モデルの構築

DOI
  • 松下 将大
    福井大学大学院 工学研究科 安全社会基盤工学専攻 建築土木環境工学コース
  • 鈴木 啓悟
    福井大学准 工学系部門 建築建設工学講座
  • 五味 達矢
    中日本ハイウェイ・エンジニアリング名古屋株式会社
  • 可計 皓規
    中日本ハイウェイ・エンジニアリング名古屋株式会社
  • 河尻 留奈
    中日本ハイウェイ・エンジニアリング名古屋株式会社
  • 鳥居 和之
    中日本ハイウェイ・エンジニアリング名古屋株式会社

書誌事項

タイトル別名
  • IMAGE ANALYSIS BY DEEP LEARNING FOR DISCRIMINATION OF ALKALI-SILICA REACTION

抄録

<p>本研究は，CNNアルゴリズムを用い，橋梁構造物に生じたアルカリシリカ反応(ASR)変状を画像から自動判断するための学習モデルを構築した．画像データの前処理について，グレースケール画像ベースの学習に際しては，RGB最大値手法と適応的ヒストグラム平坦化による輝度調整を組み合わせることで，カラー画像と比べ，良好な分類精度となることを確認した．また，分類モデルには，画像情報以外の追加情報を結合し，分類精度向上を図った．その結果，86.7%の分類精度を発揮することができた．</p>

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390012638715508096
  • DOI
    10.11532/jsceiii.3.j2_353
  • ISSN
    24359262
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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