JP6807092B1 - 点検システム及び管理サーバ、プログラム、ヒビ割れ情報提供方法 - Google Patents
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Abstract
Description
[項目1]
無人飛行体により撮影されたコンクリート護岸の撮影画像を取得する画像取得部と、
前記コンクリート護岸におけるヒビ割れの発生に関する統計情報に基づき、前記撮影画像に対して検出対象外範囲を設定する検索対象外範囲設定部と、
コンクリート護岸における複数のヒビ割れ画像に基づき機械学習したヒビ割れ学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記撮影画像の内、前記検索対象外範囲を除いた検索対象範囲に対して、前記ヒビ割れ学習モデルを適用して前記検索対象範囲におけるヒビ割れを検出するヒビ割れ検出部と、
前記ヒビ割れ検出部が検出したヒビ割れを示すヒビ割れ情報を出力するヒビ割れ情報出力部と、
を備える点検システム。
[項目2]
前記検出対象外範囲は、
前記ヒビ割れの発生頻度が低い部分が少なくとも一部に含まれる、
ことを特徴とする項目1に記載の点検システム。
[項目3]
前記ヒビ割れの発生頻度が低い部分は、前記コンクリート護岸における地上から−1mまでの範囲である、
ことを特徴とする項目2に記載の点検システム。
[項目4]
前記ヒビ割れの発生頻度が低い部分は、前記コンクリート護岸における地上から−3m以降の範囲である、
ことを特徴とする項目2または項目3のいずれかに記載の点検システム。
[項目5]
無人飛行体により撮影されたコンクリート護岸の撮影画像を取得する画像取得部と、
コンクリート護岸におけるヒビ割れの発生に関する統計情報に基づき、前記撮影画像に対して検出対象外範囲を設定する検索対象外範囲設定部と、
コンクリート護岸における複数のヒビ割れ画像に基づき機械学習したヒビ割れ学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記撮影画像の内、前記検索対象外範囲を除いた検索対象範囲に対して、前記ヒビ割れ学習モデルを適用して前記検索対象範囲におけるヒビ割れを検出するヒビ割れ検出部と、
前記ヒビ割れ検出部が検出したヒビ割れを示すヒビ割れ情報を出力するヒビ割れ情報出力部と、
を備える管理サーバ。
[項目6]
管理サーバ用プログラムにおいて、
前記管理サーバを、
無人飛行体により撮影されたコンクリート護岸の撮影画像を取得する画像取得部と、
前記コンクリート護岸におけるヒビ割れの発生に関する統計情報に基づき、前記撮影画像に対して検出対象外範囲を設定する検索対象外範囲設定部と、
コンクリート護岸における複数のヒビ割れ画像に基づき機械学習したヒビ割れ学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記撮影画像の内、前記検索対象外範囲を除いた検索対象範囲に対して、前記ヒビ割れ学習モデルを適用して前記検索対象範囲におけるヒビ割れを検出するヒビ割れ検出部と、
前記ヒビ割れ検出部が検出したヒビ割れを示すヒビ割れ情報を出力するヒビ割れ情報出力部と、
して機能させることを特徴とする管理サーバ用プログラム。
[項目7]
無人飛行体により撮影されたコンクリート護岸の撮影画像から特定したコンクリート護岸のヒビ割れを示すヒビ割れ情報を管理サーバより提供するヒビ割れ情報提供方法であって、
前記ヒビ割れは、管理サーバにより、前記撮影画像において、コンクリート護岸におけるヒビ割れの発生に関する統計情報に基づいて設定される検出対象外範囲を除いた検索対象範囲に対して、コンクリート護岸における複数のヒビ割れ画像に基づき機械学習したヒビ割れ学習モデルを適用して検出されたものである、
ことを特徴とするヒビ割れ情報提供方法。
以下、本発明の実施の形態による無人飛行体による点検システム及び当該点検システムを実施するための管理サーバについての実施の形態を説明する。添付図面において、同一または類似の要素には同一または類似の参照符号及び名称が付され、各実施形態の説明において同一または類似の要素に関する重複する説明は省略することがある。また、各実施形態で示される特徴は、互いに矛盾しない限り他の実施形態にも適用可能である。
図1に示されるように、本実施の形態における点検システムは、ユーザが事前に設定した飛行経路を飛行する無人飛行体4によりコンクリート護岸を撮影し、当該撮影した画像を基に、コンクリート護岸のヒビ割れを検出するものである。
図2に示されるように、本実施の形態における点検システムは、管理サーバ1と、ユーザ端末2と、無人飛行体4とを有している。管理サーバ1と、ユーザ端末2と、無人飛行体4は、ネットワークNWを介して互いに通信可能に接続されている。なお、図示された構成は一例であり、これに限らない。
図3は、管理サーバ1のハードウェア構成を示す図である。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。
図4に示されるユーザ端末2もまた、プロセッサ20、メモリ21、ストレージ22、送受信部23、入出力部24等を備え、これらはバス25を通じて相互に電気的に接続される。各要素の機能は、上述した管理サーバ1と同様に構成することが可能であることから、各要素の詳細な説明は省略する。
図5は、無人飛行体4のハードウェア構成を示すブロック図である。フライトコントローラ41は、プログラマブルプロセッサ(例えば、中央演算処理装置(CPU))などの1つ以上のプロセッサを有することができる。
図6は、管理サーバ1に実装される機能を例示したブロック図である。本実施の形態においては、管理サーバ1は、通信部110、飛行経路生成部120、記憶部130、検索対象外範囲設定部140、検索対象外範囲処理部150、ヒビ割れ学習部160、ヒビ割れ検出部170、ヒビ割れ情報出力部180を備えている。また、記憶部130は、パラメータ情報記憶部132、フライトログ記憶部134、学習モデル記憶部136の各種データベースを含む。
図7−11を参照して、本実施形態にかかる点検システムによる点検方法について説明する。
2 ユーザ端末
4 無人飛行体
Claims (7)
- 無人飛行体により撮影されたコンクリート護岸の撮影画像を取得する画像取得部と、
前記コンクリート護岸におけるヒビ割れの発生に関する統計情報に基づき、前記撮影画像に対して検索対象外範囲を設定する検索対象外範囲設定部と、
コンクリート護岸における複数のヒビ割れ画像に基づき機械学習したヒビ割れ学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記撮影画像の内、前記検索対象外範囲を除いた検索対象範囲に対して、前記ヒビ割れ学習モデルを適用して前記検索対象範囲におけるヒビ割れを検出するヒビ割れ検出部と、
前記ヒビ割れ検出部が検出したヒビ割れを示すヒビ割れ情報を出力するヒビ割れ情報出力部と、
を備える点検システム。 - 前記検索対象外範囲は、
前記ヒビ割れの発生頻度が低い部分が少なくとも一部に含まれる、
ことを特徴とする請求項1に記載の点検システム。 - 前記ヒビ割れの発生頻度が低い部分は、前記コンクリート護岸における地上から−1mまでの範囲である、
ことを特徴とする請求項2に記載の点検システム。 - 前記ヒビ割れの発生頻度が低い部分は、前記コンクリート護岸における地上から−3m以降の範囲である、
ことを特徴とする請求項2または請求項3のいずれかに記載の点検システム。 - 無人飛行体により撮影されたコンクリート護岸の撮影画像を取得する画像取得部と、
コンクリート護岸におけるヒビ割れの発生に関する統計情報に基づき、前記撮影画像に対して検索対象外範囲を設定する検索対象外範囲設定部と、
コンクリート護岸における複数のヒビ割れ画像に基づき機械学習したヒビ割れ学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記撮影画像の内、前記検索対象外範囲を除いた検索対象範囲に対して、前記ヒビ割れ学習モデルを適用して前記検索対象範囲におけるヒビ割れを検出するヒビ割れ検出部と、
前記ヒビ割れ検出部が検出したヒビ割れを示すヒビ割れ情報を出力するヒビ割れ情報出力部と、
を備える管理サーバ。 - 管理サーバ用プログラムにおいて、
前記管理サーバを、
無人飛行体により撮影されたコンクリート護岸の撮影画像を取得する画像取得部と、
前記コンクリート護岸におけるヒビ割れの発生に関する統計情報に基づき、前記撮影画像に対して検索対象外範囲を設定する検索対象外範囲設定部と、
コンクリート護岸における複数のヒビ割れ画像に基づき機械学習したヒビ割れ学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記撮影画像の内、前記検索対象外範囲を除いた検索対象範囲に対して、前記ヒビ割れ学習モデルを適用して前記検索対象範囲におけるヒビ割れを検出するヒビ割れ検出部と、
前記ヒビ割れ検出部が検出したヒビ割れを示すヒビ割れ情報を出力するヒビ割れ情報出力部と、
して機能させることを特徴とする管理サーバ用プログラム。 - 無人飛行体により撮影されたコンクリート護岸の撮影画像から特定したコンクリート護岸のヒビ割れを示すヒビ割れ情報を管理サーバより提供するヒビ割れ情報提供方法であって、
前記ヒビ割れは、管理サーバにより、前記撮影画像において、コンクリート護岸におけるヒビ割れの発生に関する統計情報に基づいて設定される検索対象外範囲を除いた検索対象範囲に対して、コンクリート護岸における複数のヒビ割れ画像に基づき機械学習したヒビ割れ学習モデルを適用して検出されたものである、
ことを特徴とするヒビ割れ情報提供方法。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN113706496A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-11-26 | 中国飞机强度研究所 | 一种基于深度学习模型的飞行器结构裂纹检测方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016065809A (ja) * | 2014-09-25 | 2016-04-28 | 前田建設工業株式会社 | コンクリート構造物の点検支援装置、点検支援方法、及びプログラム |
JP2019039936A (ja) * | 2015-09-10 | 2019-03-14 | 富士フイルム株式会社 | 損傷情報抽出装置、損傷情報抽出方法および損傷情報抽出プログラム |
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2020
- 2020-09-24 JP JP2020159201A patent/JP6807092B1/ja active Active
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN113706496B (zh) * | 2021-08-23 | 2024-04-12 | 中国飞机强度研究所 | 一种基于深度学习模型的飞行器结构裂纹检测方法 |
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