Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

地方自治体では人員削減により慢性的な人手不足が続いており、道路、橋梁、河川などインフラ監視に十分な人手を割くことができず、土砂崩れなどによるインフラ破壊の発見が遅くなるケースが多発している。本研究では自律飛行するUAVによる定期巡回映像をAI解析し映像から自動的に土砂崩れを発見しようとするものである。そのために人工的な土砂崩れをシミュレーションしUAVによってその映像を撮影する。映像を機械学習によって解析することで精度よく検出するために、飛翔体、撮影方法、解析方法、機械学習について総合的に研究を進める。本年度はCOVID-19の影響により本研究の重要な要素であるフィールド実験が制限されたため十分な実験回数を得ることができなかったが、少ない実験により得られたデータの解析方法を工夫することで、データ解析の研究が進みAI、深層学習の部分は成果をあげている。また、データ解析の結果によりデータ取得する飛翔体への飛行高度、飛行速度、飛行パターンによってデータの精度が変化することが確認されたため、翌年度のUAVに対する飛行要求が決定されるなど、少ない実験回数ながら有効な研究成果を得ることができた。
これにより、UAVの自律飛行によって高い検出精度を得るための飛行技術に対する知見が得られたため、翌年度にその研究成果である飛行方法をUAVの実飛行に取り入れることで実際に飛行パターンによって検出精度を向上させる方法に取り組む予定である。

【研究分担者】
萩尾由貴子	明海大学	総合教育センター	講師	(Kakenデータベース)
大谷淳	早稲田大学	理工学術院	教授	(Kakenデータベース)