プレプリント / バージョン1

360度カメラ画像を活用したインフラ構造物の点検情報管理システムの構築

##article.authors##

  • 山根, 達郎 徳山工業高等専門学校 土木建築工学科
  • 陳, 瑜 東京大学 大学院工学系研究科総合研究機構
  • 久保, 栞 香川大学 四国危機管理教育・研究・地域連携推進機構
  • 浅野, 和香奈 株式会社 アイ・エス・エス 経営企画部
  • 片山, 直道 株式会社 第一コンサルタンツ 設計部
  • 岩城, 一郎 日本大学 工学部土木工学科
  • 全, 邦釘 東京大学 大学院工学系研究科総合研究機構

DOI:

https://doi.org/10.51094/jxiv.1106

キーワード:

全天球画像、 SfM、 維持管理、 インフラ構造物、 撮影条件

抄録

維持管理の効率化のために360°カメラを用いた構造物の全天球画像の撮影が注目されているが,一般的なビューアは画像を表示する機能のみに限定されるため任意の画像を探し出し閲覧するのに手間がかかるうえ,構造物の名称や撮影日時,損傷の位置や種別の記録・確認といった維持管理ならではのニーズには対応していない.本研究では,Structure from Motionを活用して複数の全天球画像の撮影姿勢を紐付けることで,市販の360°カメラによって撮影した画像を用いて撮影位置や損傷情報をスムーズに確認できる点検情報管理システムの構築を行った.また,複数の橋梁を対象として,構築したシステムの適用を行った.本システムはクラウドとローカル環境の双方で利用でき,管理者の事情に沿った活用が可能である.

利益相反に関する開示

開示すべきCOIはありません

ダウンロード *前日までの集計結果を表示します

ダウンロード実績データは、公開の翌日以降に作成されます。

引用文献

Ellenberg, A., Branco, L., Krick, A., Bartoli, I., and Kontsos, A.: Use of Unmanned Aerial Vehicle for Quantitative Infrastructure Evaluation, Journal of Infrastructure Systems, Vol. 21, Issue 3, 04014054, 2015.

Jordan, S., Moore, J., Hovet, S., Box, J., Perry, J., Kirsche, K., Lewis, D. and Tse, Z. T. H.: State-of-the-art technologies for UAV inspections, IET Radar, Sonar & Navigation, Vol.12, Issue.2, pp.151–164, 2018.

Chun, P. J., Dang, J., Hamasaki, S., Yajima, R., Kameda, T., Wada, H., Yamane, T., Izumi, S. and Nagatani, K.: Utilization of Unmanned Aerial Vehicle, Artificial Intelligence, and Remote Measurement Technology for Bridge Inspections, Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.32, Issue.6, pp.1244–1258, 2020.

関和彦,岩佐宏一,窪田諭,塚田義典,安室喜弘,今井龍一:小規模橋梁の安全確認のための効率的点検技術の研究開発,土木学会論文集F3(土木情報学),Vol.75,No.2,pp.II_8–II_16,2019.

郭栄珠,西村徹:既設道路橋の3次元モデル作成に効果的な点群データ計測方法に関する研究,第5回i-Constructionの推進に関するシンポジウム講演概要集,pp.25–28,2023.

川俣英之,山部哲,川崎巧:市販カメラによる集水井工内部の撮影事例,日本地すべり学会誌,Vol.54, No.6,pp.283–288,2017.

小椋紀彦,小西雄治,福地良彦,塩谷智基:360 度カメラ撮影による点群化と橋梁の定期点検支援技術開発,第34回日本情報地質学会講演会講演要旨集,pp.19–20,2023.

関拓矢,白石航希,猪子敬之介:橋梁点検プラットフォームへの水管橋実装の試み,令和5年度全国会議(水道研究発表会)講演集,pp.496–497,2023.

岡本哲典,横山洋範,鈴木達朗,藤木三智成:360度カメラ映像と3D道路施設情報を活用した道路管理システムの開発,第6回i-Constructionの推進に関するシンポジウム講演概要集,pp.133–136,2024.

木下義昭:橋梁定期点検の義務化をチャンスと捉えた定期点検実務のスパイラルアップとコスト縮減,インフラメンテナンス実践研究論文集,Vol.4,No.1, pp.58–68,2025.

Matterport: https://matterport.com/ (accessed 2025.2.24)

Leica BLK360: https://shop.leica-geosystems.com/jp/ja-JP/leica-blk/blk360/overview (accessed 2025.2.24)

木本啓介,松田浩:中小橋梁の点検におけるSfMの活用方法の比較・検証,実験力学,Vol.17,No.4,pp.290–297,2017.

阿部真己,持田史佳,渡邊凌:デジタルツイン点検実現に向けたNeural Radiance Field 活用の試み,AI・データサイエンス論文集,Vol.5,No.3,pp.286–294,2024.

Kubo, S., Nakayama, N., Matsuda, S., and Chun, P.J.: Corrosion Damage Detection in Headrace Tunnel Using YOLOv7 with Continuous Wall Images, Applied Sciences, Vol.13, Issue 16, 9388, 2023.

Zhou, K., Lei, D., Chun, P. J., She, Z., He, J., Du, W., and Hong, M.: Evaluation of BFRP strengthening and repairing effects on concrete beams using DIC and YOLO-v5 object detection algorithm, Construction and Building Materials, 411, 134594, 2024.

Yamane, T., Chun, P. J., and Honda, R.: Detecting and localising damage based on image recognition and structure from motion, and reflecting it in a 3D bridge model, Structure and Infrastructure Engineering, Vol.20, Issue 4, pp.594–606, 2024.

Hattori, K., Oki, K., Sugita, A., Sugiyama, T., and Chun, P. J.: Deep learning-based corrosion inspection of long-span bridges with BIM integration. Heliyon, Vol.10, Issue 15, e35308, 2024.

Chun, P. J., and Kikuta, T.: Self‐training with Bayesian neural networks and spatial priors for unsupervised domain adaptation in crack segmentation. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, Vol. 39, Issue 17, pp. 2642-2661, 2024.

Mardan, A. and Chakkaev, A: Express.Js Guide: The Comprehensive Book on Express. JS, CreateSpace Independent Publishing Platform, 2014.

Strong, J.: PM2: Process Management for Node.js Applications, PM2 Documentation, https://pm2.keymetrics.io/docs/usage/quick-start/ (accessed 2025.2.24)

Chun, P. J., Yamane, T., and Maemura, Y. : A deep learning‐based image captioning method to automatically generate comprehensive explanations of bridge damage, Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, Vol.37, Issue 11, pp.1387–1401, 2022.

Kunlamai, T., Yamane, T., Suganuma, M., Chun, P. J., and Okatani, T.: Improving visual question answering for bridge inspection by pre‐training with external data of image–text pairs, Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, Vol.39, Issue 3, pp.345–361, 2024.

Chun, P. J., Chu, H., Shitara, K., Yamane, T., and Maemura, Y.: Implementation of explanatory texts output for bridge damage in a bridge inspection web system, Advances in Engineering Software, Vol.195, 103706, 2024.

Lin, C., Abe, S., Zheng, S., Li, X., and Chun, P. J.: A structure‐oriented loss function for automated semantic segmentation of bridge point clouds, Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, Vol.40, Issue 6, pp.801–816, 2025.

稲富翔伍,全邦釘:点群の画像化とディープラーニングを用いた橋梁点群のセグメンテーション,AI・データサイエンス論文集,Vol.2,No. J2,pp.418–427,2021.

Abe, S., Chen, Y., Kawanowa, S., and Chun, P. J.: Proposal of a deep learning-based automatic segmentation method for raster diagrams of existing bridges, Intelligence, Informatics and Infrastructure, 2025. (Accepted).

ダウンロード

公開済


投稿日時: 2025-02-26 08:41:00 UTC

公開日時: 2025-02-27 23:31:49 UTC
研究分野
建築学・土木工学