マンホール内部点検自動化のための深層学習を用いた不良箇所検出手法の検討

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タイトル別名
  • Detection of defective part of inside manhole using deep learning for automation of inspection.

抄録

<p>現在、NTT東日本管内では年間約3万個のマンホール内部の点検が行われている。作業者は現地において360°カメラを用いてマンホール内の撮影を行い、撮影した点検写真におけるマンホール内部の良・不良の判定は集約センタにおいて多数の人による目視で行われている。そこで、画像認識の分野において成功を収めている畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network）を本写真点検業務に適用することで、マンホール写真の良・不良判定の自動化による目視点検稼働の削減が期待される。本取り組みではMask-RCNNを用いたマンホール内部の不良箇所検出の自動化を行い、その検出精度を検証した。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390566775143058560
  • NII論文ID
    130007857326
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2020.0_4l2gs1302
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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