AIソリューション

道路ひび割れ自動検出・測定システム

ディープラーニングを活用し、ダッシュカム映像から道路のひび割れの位置・長さ・幅を自動で検出・測定するAIシステム。検出精度mAP 0.639、処理速度10FPSを達成し、客観的でスケーラブルなインフラ点検を実現します。

業界 | Industryインフラ保全・建設

主要技術 | Core StackPython / Computer Vision / Deep Learning / AWS

開発期間 | Duration7ヶ月

主な機能 Key Features

AIモデルによるひび割れ自動検出

ひび割れの長さ・幅の精密測定

道路全体の損傷率（Crack率）可視化

顔・ナンバープレートの自動ぼかし

マルチモデル対応（モデル切替可能）

AWSクラウド対応・スケーラブル処理

Explainable AI（説明可能なAI）

技術的課題と解決策 Technical Challenges & Solutions

車両ごとにカメラ角度・取り付け位置・解像度が異なり、画像品質が不均一となって検出精度に影響を与えていた。

解決策

論文調査と複数アプローチの組み合わせにより、環境差異に対応する柔軟な設定オプションを提供。前処理パイプラインで画像を正規化。

入力動画にGPSやカメラパラメータが含まれず、位置情報・距離計算の精度に制限があった。

解決策

事前学習モデルのファインチューニングと、顧客との連携によるデータ補完、不足データに対する代替推定ロジックの構築で対応。

道路ひび割れに特化した商用利用可能なデータセットが極めて限られていた。

解決策

公開データセットをベースに独自データを生成・拡張し、すべての出典・ライセンスを徹底的に確認した上で安全に活用。

開発成果 Results

AIシステムとして実用レベルの性能（mAP 0.639 / RMSE 0.053 / 10FPS）を達成。

点検コストの大幅削減と、人的ミスの排除による客観的評価を実現。

プライバシー対応（顔・ナンバープレートぼかし）により、公道での運用が可能に。

蓄積された損傷データに基づき、データドリブンな保守計画の策定が可能に。

課題 Challenge