情報処理学会第85回全国大会 会期:2023年3月2日~4日 会場:電気通信大学

7ZA-02
橋梁点群データの部位識別のための深層学習の適用方法に関する一考察
○松本航希(関西大),塚田義典(摂南大),中原匡哉(大阪電通大),梅原喜政(摂南大),窪田 諭,田中成典,清水則一,武内克樹(関西大)
我が国では,高度経済成長期に施工されたインフラ設備の多くが寿命を迎えており,点検や補修が急務である.そこで,国土交通省では3次元モデルの活用による維持管理の効率化を推進している.一般的に構造物の3次元モデルは,レーザ計測機器を用いて計測した点群データを基に人手で作成する.この作業を効率化するため,既存研究では,構造物の部位ごとの点群データからパラメトリックモデルを用いて3次元モデルを生成する手法が提案されている.しかし,橋梁のような構成部位が多い構造物の場合,目視で部位ごとの点群データを分離する必要があり,多大な労力を要する.そこで,本研究では深層学習を用いて橋梁の部位を識別する手法を提案する.