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戸田建設・富士通・きんそく、AIモデルを用いた地中埋設探査システムの開発
[22/05/24]
TOKYO, May 24, 2022 - (JCN Newswire) - 戸田建設株式会社（社長：大谷清介、以下、戸田建設）と富士通株式会社（社長：時田?仁、以下、富士通）及び株式会社きんそく（代表取締役：奥野勝司、以下、きんそく）は、地中埋設管の破損事故を未然に防ぐための埋設探査において、AIモデルを用いて埋設管を効率的に検出する埋設探査システム（以下、本システム）のプロトタイプシステムを開発しました。2021年6月から2021年11月にかけて試験運用により有効性を確認し、2022年4月より実用化に向けたシステムの構築を開始しました。
開発の背景
日建連などの調査によると、建設現場では工事前における埋設管位置の確認不足や図面・台帳の施工記録の不整合などにより、年間150件（注1）近くの埋設管損傷事故が発生しています。それらの損傷事故を未然に防ぐために埋設管の事前調査が行われており、代表的な調査方法の一つに地中レーダー探査装置による計測方法があります。地中に照射したレーダー反射の変化で現れる双曲線の波形画像から埋設管位置を推定するものですが、地中レーダー探査装置で現地計測を行った後に取得される数多くの波形画像データを基に専門技術者が目視により埋設管判定しているため、解析業務の負荷低減や技術者不足の解消、また客観性の担保と信頼性向上などが課題となっています。
本システムの概要
本システムでは、断面図に現れる地中レーダーの波形を富士通のAI技術により解析し、その連続状態から平面だけでなく深度方向も含めて埋設管の位置を推定します。埋設管位置の推定に対する信頼度を存在確率として0〜100％の範囲で利用者に示すことができ、さらに2D/3Dモデルでの出力が可能です。
本システムの特長は以下の通りです。
1. AIによる埋設管検出精度および信頼性の向上
専門技術者の目視判定結果と比較して、同程度の精度で検出できます。数多くのデータに対する目視での見落としの可能性を考慮すると、AIによる検出結果の信頼性向上が期待できます。実験フィールド（写真1）で検証した結果、本システムでの再現率（注2）は80％以上（図3）であり、局所的に専門技術者の解析結果（図4）を上回ることを確認しました。
2. 埋設管種の判別
波形パターンの違いをAIで解析し、金属/非金属の判別および管内の水の有無をAIで判別します。
3. 解析業務の効率化
専門技術者が目視判定する場合と比較して、波形画像の解析に係る所要時間を75％以上削減することができます。
4. 必要な情報を柔軟に可視化できるアプリケーション
地上から見た平面図や各断面図の表示、埋設管の存在確率や深度によるフィルタリング表示など、利用者が求める情報をわかりやすく可視化できます。
5. 2D/3Dモデルによる埋設管位置の出力
埋設管位置の検出結果を2D/3Dモデルで自動作成できるため、図面作成に係る工数を省力化し関係者へ速やかに情報共有することができます。
今後の展開
3社は今後、2022年10月の本システム運用開始を目指し、様々な工事現場に展開し埋設管の損傷事故防止に役立てるとともに、システムのさらなる精度向上を図っていきます。また、本システムを通じて得た知見を建設業界やインフラ事業に係る業界に対して、幅広く展開していきます。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2022/05/23.html
概要： 富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
Copyright 2022 JCN Newswire. All rights reserved. www.jcnnewswire.com
開発の背景
日建連などの調査によると、建設現場では工事前における埋設管位置の確認不足や図面・台帳の施工記録の不整合などにより、年間150件（注1）近くの埋設管損傷事故が発生しています。それらの損傷事故を未然に防ぐために埋設管の事前調査が行われており、代表的な調査方法の一つに地中レーダー探査装置による計測方法があります。地中に照射したレーダー反射の変化で現れる双曲線の波形画像から埋設管位置を推定するものですが、地中レーダー探査装置で現地計測を行った後に取得される数多くの波形画像データを基に専門技術者が目視により埋設管判定しているため、解析業務の負荷低減や技術者不足の解消、また客観性の担保と信頼性向上などが課題となっています。
本システムの概要
本システムでは、断面図に現れる地中レーダーの波形を富士通のAI技術により解析し、その連続状態から平面だけでなく深度方向も含めて埋設管の位置を推定します。埋設管位置の推定に対する信頼度を存在確率として0〜100％の範囲で利用者に示すことができ、さらに2D/3Dモデルでの出力が可能です。
本システムの特長は以下の通りです。
1. AIによる埋設管検出精度および信頼性の向上
専門技術者の目視判定結果と比較して、同程度の精度で検出できます。数多くのデータに対する目視での見落としの可能性を考慮すると、AIによる検出結果の信頼性向上が期待できます。実験フィールド（写真1）で検証した結果、本システムでの再現率（注2）は80％以上（図3）であり、局所的に専門技術者の解析結果（図4）を上回ることを確認しました。
2. 埋設管種の判別
波形パターンの違いをAIで解析し、金属/非金属の判別および管内の水の有無をAIで判別します。
3. 解析業務の効率化
専門技術者が目視判定する場合と比較して、波形画像の解析に係る所要時間を75％以上削減することができます。
4. 必要な情報を柔軟に可視化できるアプリケーション
地上から見た平面図や各断面図の表示、埋設管の存在確率や深度によるフィルタリング表示など、利用者が求める情報をわかりやすく可視化できます。
5. 2D/3Dモデルによる埋設管位置の出力
埋設管位置の検出結果を2D/3Dモデルで自動作成できるため、図面作成に係る工数を省力化し関係者へ速やかに情報共有することができます。
今後の展開
3社は今後、2022年10月の本システム運用開始を目指し、様々な工事現場に展開し埋設管の損傷事故防止に役立てるとともに、システムのさらなる精度向上を図っていきます。また、本システムを通じて得た知見を建設業界やインフラ事業に係る業界に対して、幅広く展開していきます。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2022/05/23.html
概要： 富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
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