IMAGE ANALYSIS BY DEEP LEARNING FOR DISCRIMINATION OF ALKALI-SILICA REACTION

DOI
  • MATSUSHITA Shodai
    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
  • SUZUKI Keigo
    福井大学准 工学系部門 建築建設工学講座
  • GOMI Tatsuya
    中日本ハイウェイ・エンジニアリング名古屋株式会社
  • GAKE Koki
    中日本ハイウェイ・エンジニアリング名古屋株式会社
  • KAWAJIRI Runa
    中日本ハイウェイ・エンジニアリング名古屋株式会社
  • TORII Kazuyuki
    中日本ハイウェイ・エンジニアリング名古屋株式会社

Bibliographic Information

Other Title
  • 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

Abstract

<p>This paper presents the development of a learning model to judge the Alkali Silica Reaction in concrete bridges from image data using the CNN algorithm. Gray scaling processing and brightness adjustment improve the accuracy of the judgment compared with color-image-based CNN learning. The learning model combined additional information other than image information, such as river system, name of structural components, and so on. As a result, the authors developed the learning model with 86.7% classification accuracy.</p>

Journal

Keywords

Details 詳細情報について

  • CRID
    1390012638715508096
  • DOI
    10.11532/jsceiii.3.j2_353
  • ISSN
    24359262
  • Text Lang
    ja
  • Data Source
    • JaLC
  • Abstract License Flag
    Disallowed

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