インフラの老朽化が進むなか，我が社では走行型計測車両（MIMM-R）を活用することで効率化を図っている．しかし，取得した多量なデータからの損傷箇所の抽出・判定等は未だに専門技術者の目視判断に頼る部分も少なくない．
このような中，これらの大量な計測データに深層学習を用い，トンネルの変状位置や形状を自動的に検出するモデルに関する取組みを行っている．
これまでCNNを用いた損傷位置の検知等の取り組みを行ってきたが、より高精度に損傷位置・状態を検知するため，新たにセマンティックセグメンテーションによる損傷検知に取り組んでいるところである．
本論文は，当該研究の成果・課題等について報告するものである．