AI(人工知能)を武器に、道路の「舗装点検市場」に参入を試みる多様なプレーヤー。ディープラーニング(深層学習)を生かしてインターネット上にあふれるアダルト画像などのフィルタリング技術を実用化したNTTコムウェアも、名乗りを上げた1社だ。

写真●左の写真はポットホール。右の写真はひび割れ
(出所:NTTコムウェア)
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 同社が開発したのは、舗装のひび割れとポットホール(舗装表面にできた穴)をAIで見つけるシステムだ。4Kのビデオカメラを車のフロントガラスに吸盤で取り付け、時速30~60kmで走行しながら路面を撮影。動画を一定距離ごとに静止画に分割し、技術者が目視で損傷を確認した結果と合わせてAIに学習させる。

 学習を済ませたAIに調査箇所の画像を読み込ませると、ひび割れとポットホールの有無を自動的に検出できる。試験段階での検出精度は80%ほど。検出漏れを防ぐために、異状がない可能性の高い箇所も検出しているからだ。

 異状があった箇所の位置情報をGPS(全地球測位システム)で記録し、地図上で静止画や動画を確認できる。開発したシステムを道路台帳と関連付ければ、異状を示す情報を補修履歴などと合わせて確認したり、補修計画の作成に用いたりしやすくなる。

画面●AIが検出した舗装の異状
(出所:NTTコムウェア)

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