Dr.Bridge®(ドクターブリッジ)AI橋梁診断支援システム
「劣化要因」と「健全度」の判定をAIが支援 AI橋梁診断支援システム
インフラ老朽化、技術者の減少、財源不足などの社会的な課題を解決し、橋梁の安全性を確保するために。
写真とデータをアップロードするだけで誰でも「劣化要因」と「健全度」の判定が可能になります。
国土交通省「第4回インフラメンテナンス大賞」優秀賞受賞
AI橋梁診断支援システム 「Dr.Bridge」 紹介動画(2分48秒)
技術者不足などのさまざまな課題を解決するとともに劣化要因で90.8%、健全度で84.4%の高い判定精度を実現した革新的な独自技術とは?
Dr.Bridge(ドクターブリッジ)を映像でご紹介します。
日本には約70万もの橋梁があり、老朽化が深刻な課題に。
専門技術者が不足するなか、誰でも診断ができる革新的なサービスが誕生しました。
これまで必要だった人員・時間・コストを大幅に削減し、高精度な判定を実現します。
Dr.Bridgeは社会的課題を解決し、
今後の橋梁点検のあるべき姿をご提案します
インフラ老朽化、技術者の減少、財源不足などの社会的な課題に対し、
限られた予算とリソースで橋梁の維持・管理を可能にします。
本サービスは株式会社日本海コンサルタントとの共同事業です。
導入メリット
メリット①
画像と橋梁情報をアップロードするだけ。誰でも「劣化要因」と「健全度」を判定できます。
画像と橋梁情報をアップロードするだけで…
AIが劣化要因・健全度を瞬時に判定
メリット②
AIの深層学習を活用した独自技術※で技術者と同程度の高精度な判定を実現。
点検の際、技術者は目視による観察結果と諸元・損傷情報から「劣化要因」と「健全度」を総合的に判定しています。
このプロセスをAIに反映・深層学習させることで、正確な判定を可能にしました。
※(株)日本海コンサルタントと共同特許出願中(特願2019-188045)。
深層学習(Deep Learning)とは、機械学習の1種である「ニューラルネットワーク(Neural Network)の階層を深めたアルゴリズムです。
当サービスは画像認識で実績のある「CNN(Convolutional Neural Network)を実装しております。
メリット③
点検調書を自動作成。正確かつスピーディな作業を可能にします。
診断結果をもとに、全自治体に共通する様式の調書を自動で作成。
作成時間を短縮するとともに転記ミスなどのヒューマンエラーを排除し、作業を大幅に効率化します。
サービスメニュー
①基本診断サービス
橋梁点検業務の登録・管理からAI診断、 調書出力まで 充実した機能を備えたサービスです。
業務・橋梁情報・点検写真などの登録・管理、劣化要因および健全度のAI自動診断、
診断結果の保存・出力、点検調書出力といった機能を備えています。
蓄積されたデータと比較するなど、質の高い点検を実現します。
②簡易診断サービス
写真と橋梁の諸元さえあれば簡単にAI診断。 トライアルでのご利用にも最適です
基本診断サービスのうち、点検写真の登録、劣化要因および健全度のAI自動診断、
診断結果の出力をご利用いただけます。
適用範囲
項目 | 適用範囲 |
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構造物 | 橋梁(横桁、鋼橋)、ボックスカルバート |
部材 | コンクリート部材 (主桁・頂版、床版 [鋼橋・コンクリート橋]、下部工・側壁、他 [地覆・高欄] ) |
撮影条件 | 撮影距離 : 0.5~3.0m 角度 : 30°程度まで |
画像解像度 | 400×300 pixel 以上(一般的なカメラ、撮影距離による ※) |
※ 撮影距離が0.5~1mで400×300pixel以上、1m~2mで800×600pixel以上、2m~3mで1,200×900pixel以上の画像解像度が必要になります。
適用範囲外
項目 | 適用範囲 |
---|---|
構造物 | パイルベント橋脚等(比較的少ない構造) |
(人が)判定困難 | 表面付着物(コケ)、表面変色、顕著な漏水跡 |
撮影・環境不良 | ピンボケ、色とび(フラッシュ等)、影(認識不可) |
事例
金沢市様の取り組み・活動がジチタイワークスVol.22(2022年10月31日発行)にて紹介されました。
記事の詳細は、以下のバナーもしくは、URLをクリックしてご覧ください。
*Dr.Bridgeは、BIPROGY株式会社と株式会社日本海コンサルタントの登録商標です。