YOLO を用いた路面損傷検出モデルの性能評価と考察

DOI
  • 藤井 友哉
    富山大学院 持続可能社会創成学環 社会データサイエンスプログラム
  • 神亀 理恵
    富山大学 都市デザイン学部 都市・交通デザイン学科
  • 堀田 裕弘
    富山大学 学術研究部 都市デザイン学系

書誌事項

タイトル別名
  • Performance Evaluation and Consideration of Road Surface Damage Detection Model Using YOLO

抄録

日本において高度経済成長期に建設された道路や橋梁をはじめとした社会インフラの老朽化が急激に進んでおり，一斉に老朽化する社会インフラを戦略的に維持管理・更新することが求められている．一方，地方での道路維持管理において，道路管理パトロールカーの増台や道路維持管理に従事する専門技術者の増員は現実的ではなく、管理予算の削減や少子高齢化に伴う技術者不足が深刻な問題となっている．また，地方においては、道路維持管理の専門技術者によって行われる目視検査をすべての道路点検として行うには困難であり，画像解析などによる自動的に路面の損傷を検出することができる安価で高精度なシステムが求められている．本研究では，リアルタイム検出が可能な機械学習アルゴリズムである YOLOv5 を用いて路面損傷検出モデルを構築し，検出精度についての性能評価及び検出結果の考察を行う．

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390861936166807808
  • DOI
    10.11371/wiieej.22.03.0_24
  • ISSN
    27589218
    02853957
  • 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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