横浜市とNTT東日本、マンホール蓋の異常検知AIで「型式判定・異常判定」と「劣化予測」を実現

最終更新日:2024/04/12

マンホール蓋、異常判定の効率化

NTT東日本は、横浜市と下水道管路プロジェクトについて、「型式判定・異常判定」と「劣化予測」の実験を完了しました。

東日本電信電話株式会社 神奈川事業部は、横浜市と下水道管路施設の業務効率化を目的としたデジタル技術の活用にむけて協力締結しています。この度、「マンホール蓋の異常検知AI開発」に関する実証実験のプロジェクトについて、「型式判定・異常判定」と「劣化予測」の実証実験を完了しました。

実証実験で開発された異常検知AIには、下水道マンホール蓋には材質や設置年代を判別するための「型式判定」と、劣化状態を判断する錆・摩耗に関する「異常判定」、そして将来の錆の劣化進行を予測する「劣化予測」を含みます。

「型式判定」では、「材質、採用年代」の7つの型式分類グループを作成しました。目視で間違えやすい型式も含めて、テスト画像350枚に対して約99％の精度で判定が可能です。また「異常判定」は、蓋の破損だけでなく、実用できる摩耗・路面ヒビ・縦ズレ・錆などの異常項目を定めた上で、異常判定AIを開発・活用し異常判定を実施しました。

「劣化予測」では、経過年数や錆の割合などのデータを組み合わせ、合流・汚水・雨水ごとに、3パターンの劣化予測モデルを作成しています。

現在の錆の状態から将来の劣化を予測

今回の実証実験では、現在の調査業務で適用できる精度の判定を実現することができ、作業時間の短縮が期待できる結果となりました。また、今後横浜市は、マンホール蓋等の撮影において、撮影画角をAI点検画角に変更することにより、業務稼働の効率化および点検精度の維持・向上の実現を目指します。

出典：PR TIMES

AIsmiley編集部

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