点群データを用いた部位認識技術のための深層学習の適用に関する研究

摘要

我が国では，高度経済成長期に整備された社会インフラの老朽化が深刻[1]である．特に，橋梁は日本全国に約72 万橋存在し，2023 年以降にその約4 割が築後50 年以上になる．そこで，国土交通省では，橋梁の維持管理業務の効率化と高度化を目的に，橋梁の構成部位ごとのモデル化が検討[2]されている．このような背景の下，地上設置型レーザスキャナで取得した点群データから既設構造物の3 次元モデルを生成する手法[3]が提案されている．しかし，橋梁の上部工と下部工の全体モデルは比較的容易に生成できるが，現行仕様[2]が規定する部分モデルを生成することは難しい．そのため，部分モデルの生成を目的とする基礎研究[4]として，深層学習を用いて，橋梁の点群データを多視点から投影した画像より各部位（主桁，路面，高欄と橋台）を自動で認識する手法が提案されている．しかし，投影画像上で部位の属性を認識するに留まっており，その結果を点群データに反映させるには至っていない．もし，この点群データに意味づけすることができれば，部分モデル化の実現が加速する．そこで，本研究では，橋梁の点群データの投影画像を深層学習に適用し，その認識結果を点群データに反映するための手法を提案し，その精度を検証する．