本研究グループは、小型汎用ドローンで撮影した港湾岸壁などの港湾施設画像を対象に、誤検出を抑えてひび割れ点検の信頼性を向上させるAIフレームワークを開発しました。港湾施設の表面には漂流ごみや汚れなどが多く存在し、従来のAIではこれらをひび割れと誤検出する場合が多く、点検作業の自動化における課題となっていました。本手法では、物体検出と異常検知※1を組み合わせた二段階処理により、誤検出を安定的に低減することが示されました。本研究成果は、2026年5月7日に国際学術誌「Geomatics」にオンライン掲載されました。発表のポイント港湾岸壁のド...

本研究グループは、レーザーで周囲の形状を立体的に計測する装置である地上型レーザースキャナ（TLS）のデータに含まれる歩行者などの不要なノイズを、深層学習と幾何学的な特徴判定を組み合わせて自動除去する手法を開発しました。本手法は、TLSと同時にカメラで撮影した2次元画像上でAIが「人物ノイズ」を検出し、その情報を3次元空間に投影します（図1）。さらに、投影時のズレや誤認識を防ぐために「対象が平面的か（壁・地面ではないか）」「点の密度は適切か」といった幾何学的な検証を行うことで、従来手法よりも高精度にノイズのみを除去することに成功しました（図2）。本研究成果は、国際学術誌「Sensor...

日本の高度経済成長期に建設された多くの港湾インフラは、建設後50年以上が経過し、老朽化が深刻な社会問題となっています。特に、常に海水や風に晒される港湾の岸壁は劣化が早く、定期的な点検が不可欠ですが、従来の手法は専門家による目視点検が中心で、多大なコストと時間がかかるうえに、点検技術者の不足という課題も抱えています。大阪公立大学大学院情報学研究科の吉田 大介准教授らの研究グループは、高価な産業用ドローンを使うのではなく、地方自治体などでも導入しやすい市販の小型汎用ドローンと、AIの一種である深層学習（ディープラーニング）を組み合わせ、港湾岸壁を対象とした新しいひび割れ自動検出システム...