NTTドコモと京都大学、動画撮影で橋のたわみと車両重量をもとに劣化を推定する「橋梁劣化推定AI」を開発

国内には、10～30m程度の長さの橋梁が多く存在する。橋梁の劣化を確認するには、目視や打音による点検が一般的だが、技術者の技量により判断が異なることが多く、さらには経験豊富な技術者の不足や足場の設置を必要とするなど点検コストが高いという課題がある。

昨今では、ドローンなどを活用して表面のひびわれや腐食などを画像解析から検出する橋梁点検が進められているが、表面にひびなどが現れる時点ですでに重大な損傷になっていることが多く、老朽化が進んでいるインフラを効率よく点検する技術や早期補修のために劣化推定ができる技術の開発が求められている。

そこで、株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）と国立大学法人京都大学は、橋梁を走行する車両と、車両通過時に発生する橋のたわみや揺れを同時に動画で撮影し、AIで橋の劣化を推定できる「橋梁劣化推定AI」を開発した。2019年12月9日から2020年9月30日まで富山県富山市の八尾大橋で、橋梁劣化をAIで推定する実証実験を行う。

同技術は、橋梁と橋梁上を走行する車両を一眼レフカメラで動画撮影し、車両の重量を推定したうえで、橋梁の複数点のたわみ（変位）から橋梁が劣化しているかをAIで推定する。橋のたわみは劣化だけでなく、車両の重量によって影響をうけるため、車両の重量を推定したうえで橋のたわみを解析することが、劣化を正しく推定することにつながる。

また、車両通行量や設置環境などそれぞれの橋梁の状況が異なるため、定期点検やモニタリングで橋梁ごとのデータを蓄積することで、AIでの劣化推定精度がより向上していくことが期待される。

今後は、橋梁点検や劣化診断作業への有効性や検出精度の検証を進め、2022年ごろまでの同技術の実用化、そして将来的には同技術を活用した橋梁の維持管理の実現を目指すとした。

IoTNEWS編集部

IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。