路面下空洞探査

日本では現在年間3,000件を超える道路の陥没事故が発生しています。それを未然に防ぐためには地中レーダによって道路の下を調べ、空洞を発見し、 埋め戻すという作業を行う必要があります。

応用地質株式会社様が提供する「路面下空洞探査サービス」では 地中探査レーダを搭載したトラックを用いて時速80kmという高速での探査を行っています。

深層学習AIソリューション

その一方で、大量に測定されたデータの解析は従来であれば人の目と様々なアルゴリズムを用いて時間をかけて慎重に行われていました。そこで、弊社は深層学習を用いた探査支援システムを提供し、解析時間の大幅な削減と取りこぼしの抑制に成功いたしました。

トラックに数台積まれているレーダーから観測されるデータをそれぞれ画像に変換し、畳み込みニューラルネットワークを用いて空洞である確信度や空洞の厚さなどを予測します。

・空洞確信度:xxx・空洞厚:yyy・etc…

弱教師あり学習タスク

応用地質様より提供されたデータの教師ラベルは「空洞」と「埋設管」という分類になっており、これは実際の埋設物に基づく分類法でした。しかしながら、1個のレーダーの観測する電磁波の反射パターンは埋設管といっても誘電率の低い「塩ビ管」と「陶管」については空洞と同じ挙動を示します。 したがって、今回の条件においてはそれら、すなわち“ある意味”では誤ったラベル付きデータについてラベルを付けなおしてやる必要があります。 このような難しいタスクに対しても弊社のノウハウを用いることで高い品質でのソリューションを提供することができます。

サービスのクラウド化

現在、このソリューションはクラウド化されており、データに対するAI解析の実行や、解析結果の確認などがクラウド上で可能になっております。

現場から測定したデータをクラウドにアップロードし、AIが解析を行い、その結果を事業所や自宅に居る熟練の技術者が確認することができるため、今までにない新たな働き方やサービスなどを生み出すことが可能になりました

Webアプリケーション化
によるメリット

レーダーデータは1ファイルで数十MB~数GBのバイナリファイルであり、その取り扱いには専用のソフトウェアが必要です。しかしながらwebアプリケーションとして可視化ツールを提供することによって、 ブラウザさえあればローカルのファイルを含めて中身を確認することができるようになりました。 これにより官公庁のようなソフトウェアのインストールが不可能な環境であってもサービスの提供が可能になりました。

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