PR

 NTTコムウェアは、道路を市販のビデオカメラで撮影した動画から、人工知能(AI)を使ってひび割れとポットホールの不具合を検出する技術を開発した。道路管理者の目視点検に近いレベルでの検出が可能になる。

AIによって検出された舗装の不具合部分(資料:NTTコムウェア)
AIによって検出された舗装の不具合部分(資料:NTTコムウェア)
[画像のクリックで拡大表示]

 画像の解析や不具合の検出に使用するのが、AIの一種であるディープラーニング技術だ。既知のデータを学習させると、人間の脳を模倣したソフトウェアがデータの特徴を自ら抽出し、未知のデータでも判別できるようになる。人がわざわざ特徴を教えなくてもよい。

ディープラーニング技術のイメージ(資料:NTTコムウェア)
ディープラーニング技術のイメージ(資料:NTTコムウェア)
[画像のクリックで拡大表示]

 開発した技術ではまず、熟練の技術者が目視確認によって判断した正常な路面と不具合のある路面の画像を、ソフトウェアに読み込ませる。最低でも1000枚以上は学習させる必要があるという。この「事前学習」での画像の種類や量によって、検出の精度が変わる。試験結果では、検出率は80%程度。検出漏れを防ぐために、不具合ではないかもしれない箇所も検出しているためだ。

一連のシステムのイメージ(資料:NTTコムウェア)
一連のシステムのイメージ(資料:NTTコムウェア)
[画像のクリックで拡大表示]