清水建設・双日九州・LAplust、画像解析AIで技術実証。地下ピット検査をドローンとAIで省力化

LAplustは清水建設と双日九州と協働で、施工後の地下ピットにてドローンで撮影した動画から指摘箇所をAIで検出する技術実証を実施した。

ドローンによる撮影動画のすべてを人が目視で確認する作業を省力化し、人の目でも見落とす可能性がある指摘箇所を含む画像に対して適切な判定を実現した。

数十枚の学習データで検出に成功、mAP等の指標から良好な結果を確認

地下ピット施工後の完了検査工程においては、指摘個所の特定を行い指示書を作成する必要がある。

撮影は新たに導入したドローンを用いて動画撮影を行い、人が撮影するよりも短時間で安全に撮影できる。

しかし、地下ピット各所を撮影した動画を人がすべて閲覧する必要があり時間がかかっていた。

現況では、ドローンで撮影した動画のすべてを人が目視で確認し指摘箇所の洗い出しを行っている。

実証に用いたデータには、初見では見た目で指摘箇所を判断することが難しい画像も含まれており、エフロレッセンス、通気管の養生撤去忘れ、設備配管の未施工箇所などが学習データとして使用された。

解決策として、LA-Eyeで構築した精密画像解析AIによる物体検出ならびに指摘箇所の特定を実施した。

LA-Eyeとは、画像解析AI構築ソフトウェアで、利用者の目的に合わせた画像解析AIを構築可能だ。


LA-Eyeを用いてドローンにより撮影した画像の指摘箇所を検出するための「地下ピット指摘箇所判定AIモデル」を構築し、人の目でも見落とす可能性がある指摘箇所を含む複数の画像に対して、適切な指摘箇所判定が行えるか解析を実施した。


様々な画像に対して指摘箇所の検出可能性を多角的に検証し、それぞれ適切な検出ができることを確認、さらに、mAP(平均適合率)等の指標から良好な結果が得られたことを確認した。


一方で、一部誤検出・過検出・誤分類も確認されたため、実用化を目指し、改善に向けた具体的な方策を立て対応を進める見通しだ。

これまでもドローンを利活用することで作業安全性の向上と省力化を目指した取り組みが進められていたが、「大量の動画を人の目で見て指摘箇所を洗い出すことに多くの時間を要する」という課題が残っていた。

本実証では、清水建設が保有するデータを用いてLAplustが開発するLA-Eyeにより「地下ピット指摘箇所判定AIモデル」を作成し、良好な結果が得られた。


今後はさらなる安全性の向上と業務効率化を目指し「大量の動画データから地下ピットにおける特定の指摘箇所を自動的に抽出・可視化を行い特定の協力会社に業務指示を行う」という課題の解決に向けて対応を進めていく予定だ。