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 NTTコムウェアは、人工知能(AI)を使って道路の映像から舗装のひび割れなどの有無を検出するシステムを改良し、国土交通省の点検要領で求めるひび割れ率、平たん性、わだち掘れを算出・表示する機能を拡張した。自治体の道路管理者からの要望が強かった3つの指標に対応できる準備がほぼ整い、2017年度内のサービス開始を目指す。

検出した道路の不具合の表示画面イメージ。左上の地図に、検出した不具合を色分けして表示する。ひび割れ率や平たん性は線で、ひび割れやポットホールは点で表示する。右上は動画。下は検出したひび割れなどを囲みで表している(資料:NTTコムウェア)
検出した道路の不具合の表示画面イメージ。左上の地図に、検出した不具合を色分けして表示する。ひび割れ率や平たん性は線で、ひび割れやポットホールは点で表示する。右上は動画。下は検出したひび割れなどを囲みで表している(資料:NTTコムウェア)
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 同社は昨年、一般の車両に搭載した市販の4Kビデオカメラで撮影した映像から、安価でかつ手軽に道路舗装の不具合を自動検出するシステムを開発した。撮影した動画を静止画として切り出し、AIの一種であるディープラーニングを使い、ひび割れとポットホールの有無を自動的に検出する仕組みだ。

昨年、開発した道路不具合自動検出システム。AIが判断したひび割れとポットホールを地図上にプロット。そこをクリックすると、現地の画像を表示する仕組み(資料:NTTコムウェア)
昨年、開発した道路不具合自動検出システム。AIが判断したひび割れとポットホールを地図上にプロット。そこをクリックすると、現地の画像を表示する仕組み(資料:NTTコムウェア)
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 今回はそのシステムに3つの機能を追加した。1つ目が、ひび割れの有無を検出するだけでなく、一定区間のひび割れ率を3段階で算出する機能だ。

 道路を約50cm×50cmの区画に分け、ひび割れの有無をAIが判断。道路延長20mごとに、ひび割れがあったマス目の割合を基にして、3段階で評価する。ひび割れ率の算出の仕組みなどは、16年9月に国土交通省が作成した「舗装点検要領」にほぼ準拠している。

ひび割れ率算出のイメージ(資料:NTTコムウェア)
ひび割れ率算出のイメージ(資料:NTTコムウェア)
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ひび割れ率の表示イメージ。紫色は損傷度が最も低く「健全」を表すレベル1、黄色は中ぐらいのレベル2、赤色は損傷度が最も高く修繕の必要があるレベル3(資料:NTTコムウェア)
ひび割れ率の表示イメージ。紫色は損傷度が最も低く「健全」を表すレベル1、黄色は中ぐらいのレベル2、赤色は損傷度が最も高く修繕の必要があるレベル3(資料:NTTコムウェア)
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