第64回(2020年度)

北海道開発技術研究発表会論文

既存AI技術を用いた河川巡視の効率化について―堤防天端舗装に生じた亀裂の自動認識の検討―
札幌開発建設部 江別河川事務所 計画課○宝寄山 拓摩吉田 裕敏
平川 力

江別河川事務所では、堤防天端舗装の実施箇所において堤防天端には縦断クラック等の亀裂が発生しており、河川巡視においてそれらの確認に多くの時間を要している。
本検討は、堤防天端舗装の亀裂を自動検出する既存AI技術を活用し、河川巡視（点検）の効率化について検討するものである。
キーワード：AI技術、河川巡視、効率化

1.背景
江別河川事務所管内の堤防の多くは泥炭性軟弱地盤帯に整備されているため、残留沈下等により堤防天端舗装箇所では縦断クラック等の亀裂が発生している。
現在、危機管理ハード対策として延長約50kmの堤防天端舗装を実施しており、堤防天端舗装の整備箇所では今後同様の亀裂発生が想定されるため、亀裂の発生・進行を迅速・的確に把握し、河川巡視（点検）の効率化を図ることが重要である。

策を実施する必要のある石狩川右岸KP21.5～23.5を選定した。
なお、縦断亀裂の状況を写真-１石狩川右岸KP22.2付
近の縦断亀裂の状況 に示す。

危機管理ハード対策（天端舗装）：天端舗装実施済：R2整備予定■調査箇所
石狩川右岸 KP21.5～KP23.5

写真-1 石狩川右岸KP22.2付近の縦断亀裂の状況

2-2. 堤防天端舗装の撮影
本検討では、道路舗装の損傷状況を診断する（NETISに登録されている）技術を活用し、堤防天端舗装の点検（亀裂発生状況の確認）への適用性を確認する必要がある。適用性の確認のため、河川巡視時に用いている車両の前方ルーフにビデオカメラを搭載し、堤防天端を走行しながら、堤防天端舗装の亀裂状況を撮影した。

図-1 調査箇所

2. 堤防天端舗装状況確認（動画撮影計画）の検討
本検討の実施にあたっては、既存AI技術を用いることから、以下のとおり動画撮影計画を整理した。
2-1.調査箇所
調査箇所は、図-1調査箇所 に示す堤防天端において縦断亀裂が確認され、縦断亀裂の進行が進む場合には対HOUKIYAMA Takuma, YOSHIDA Hirotoshi, HIRAKAWA Chikara－ 520 －

写真-2 撮影状況

堤防天端の撮影状況を写真-2撮影状況に示す。撮影した動画データは、舗装診断システム「マルチファインアイ」（NETIS登録番号 HR-170003-VR）（以下、マルチファインアイと略す）を用いて当該区間の舗装損傷レベルの確認を行った。
マルチファインアイを河川巡視（堤防天端舗装の亀裂確認）に用いる上で、道路（公道）との条件の違いにより、適用条件は幅員3.5mのところ堤防天端幅は5.0mであったため、カメラ画角を調整しAI解析の診断エリアが堤防天端幅（舗装面）全体となるよう、撮影条件を設定し、た。
本検討の動画撮影方法は、後述の3.堤防天端舗装状況確認（動画撮影）に、マルチファインアイの適用条件を
表-1マルチファインアイの適用条件に示す。マルチファインアイによるAI診断結果を「舗装点検要領1)」に基づき、評価した。検討の流れを図-2 検討フローに示す。
表-1 マルチファインアイの適用条件12345、（AI
判
定解析
・集計とり
まとめデータ採取）

幅
員等の確
認

動画撮
影

ひび割れ損傷評価【ひび割れ率0～20%程度】
・ひび割れの発生が認められない：0%
損傷レベル小：管理基準に照 ・縦断方向に1本連続的に発生：概ね10%
らし、劣化の程度が小さく、・左右両輪の通過部で縦断方向に1本ずつ連舗装表面が健全な状態であ続的に発生：概ね20%る。
・評価単位区間内で片側の車輪通過部で複数本又は亀甲状に発生：概ね20%

Ⅰ 健全【ひび割れ率20～40%程度】
・ひび割れが左右両輪の通過部で発生し、かつ片側の車輪通過部ではひび割れが縦横に損傷レベル中：管理基準に照表層機能発生するなど複数本発生：概ね30%
Ⅱ
らし、劣化の程度が中程度で保持段階ある。
・ひび割れが左右両輪の通過部で発生し、かつ片側の車輪通過部ではひび割れが亀甲状に発生：概ね40%

Ⅲ 修繕段階【ひび割れ率40%程度以上】
損傷レベル大：管理基準に照・ひび割れが左右両輪の通過部でそれぞれ亀らし、それを超過している又甲状に発生：概ね50~60％
は早期の超過が予見される状・ひび割れが車線内全面に渡り亀甲状に発態である。
生：概ね80～100％※「舗装点検要領」より引用し作成

動画は、車両に搭載したビデオカメラで撮影した。
撮影にあたり、通常、画角全体に写る幅員3.5mの舗装路面を堤防天端幅5.0mに合わせて、カメラを調整した。
撮影条件は、表-3 撮影条件に示す4パターンで行うものとし、それぞれ、No.1は河川巡視時の車両の走行速度を想定して、時速15km/h程度で走行し撮影を行った。
No.2は走行速度を速めた場合に、舗装亀裂の検出に影響が出るのかを確認するため、マルチファインアイによる道路舗装診断時の走行速度以内で一般車両が通行する速度と同程度の時速40km/h程度で走行し撮影を行った。
No.3は、通常の画角はAIの教師データと同様になるよ
う調整するが、角度を変えて教師データの画角と違いを持たせることで、舗装亀裂の検出に影響があるのかを確認するため、カメラの取付角度を下向きにし撮影を行った。
No.4は撮影時の太陽高度の違い（陰影差）により映像に映る影や診断エリアの色彩の違いが精度に影響するかを検証するため、No.1を撮影してから2時間経過した後にNo.1と同じ条件下で撮影を行った。

※ 画角に路面が入りきるよう撮影することにより調整可能

撮
影計
画の立
案

状態

3. 堤防天端舗装状況確認（動画撮影）

降雨、積雪時以外の日中で適用可能
一般車両が走行可能な道路（時速70km/h以下）
幅員が3.5m以下の道路※
GPSが受信可能な道路
路面が乾燥していること（水たまり、積雪が無い）

起終点

表-2 舗装点検要領による損傷評価区分
区分

図-2 検討フロー

2-3. 堤防天端舗装の損傷評価
道路舗装の損傷評価は、「舗装点検要領」に基づき表-2 舗装点検要領による損傷評価区分に示す3段階に区分される。

表-3 撮影条件
No.

画角

1

通常15km/h程度 1回目

2

通常40km/h程度 速度変更

3下向き15km/h程度 カメラ設置角度変更

4

通常15km/h程度 2時間後（陰影差）

HOUKIYAMA Takuma, YOSHIDA Hirotoshi, HIRAKAWA Chikara－ 521 －速度

備考

4. AI判定
堤防天端舗装状況を撮影した動画をマルチファインア
イにより解析した状況を図-3 AIによる解析画面の例に示す。
青色破線のように診断対象エリアを左右に分割し、それぞれに対して、ひび割れ（Crack）の状態をマルチファインアイによって診断し、画面毎の損傷レベル（診断対象エリア面積に対するクラック（赤枠）の占有率の割合による診断区分）を解析し、区間毎（本検討では20m）の損傷レベル（区間内の各画面の診断区分の平均）を診断する。
本検討は、ひび割れ率により堤防天端の損傷評価を行った。「舗装点検要領」（表-2舗装点検要領による損傷評価区分を参照）に基づく損傷評価区分（Ⅰ～Ⅲ）とひび割れ率による損傷レベル（1～6）の関係を表-4 ひび割れによる損傷レベルの目安に示す。
図-3 AIによる解析画面の例では、左側の診断対象エリアの診断区分が2（Crack: 2）、右側の診断対象エリアの診断区分が1(Crack: 1)として診断されており、左右の診断区分の平均値（小数点以下切り捨て）から損傷レベルは1として判定される。図-4～図-7に各診断区分毎の解析例を示す。

図-4 損傷レベル1の解析例を示す。左側の診断対象エリアの診断区分が2、右側の診断対象エリアの診断区分が1（この図では、ひび割れ数0）のため、損傷レベルは1となった。

図-4 損傷レベル1の解析例

図-5 損傷レベル2の解析例を示す。右側の診断対象エリアの診断区分は4だが、左側の診断対象エリアの診断区分が1のため、損傷レベルは2となった

Crack:ひび割れ診断区分

進行方向左側の解析状況
ひび割れ率 10～20%程度

右側の解析状況
ひび割れ率 0%

図-5 損傷レベル2の解析例

図-6 損傷レベル3の解析例を示す。左側の診断対象エリアの診断区分は6を示しているが、右側の診断対象エリアの診断区分が1のため、損傷レベルは3となった

クラックとして認識診断対象エリア

診断対象エリア

図-3 AIによる解析画面の例

表-4 ひび割れによる損傷レベルの目安
Ⅰ

舗装損傷評価区分

診断区分

1

ひび割れ率(%)

0～10程度

Ⅱ
2

3

Ⅲ
4

5

610～20 20～30 30～40 40～50 50程度
以上
程度
程度
程度
程度

ひび割れ率：診断対象エリアに対するクラック(赤枠)の占有率の割合

図-6 損傷レベル3の解析例

HOUKIYAMA Takuma, YOSHIDA Hirotoshi, HIRAKAWA Chikara－ 522 －

図-7 損傷レベル4の解析例を示す。左側の診断対象エリアの診断区分は6を示しているが、右側の診断対象エリアの診断区分が3のため、損傷レベルは4となった

図-7 損傷レベル4の解析例

5. 解析、集計

起点

終点20380400

12121400

420

111122420

440

221223440

460

221224460

480

221225480500

111126500

520

121127520

540

221128540560

221229560

580

222230580

600

222231600

620

222232620

640

323233640

660

343334660

680

333335680

700

323236700

720

212237720

740

111138740

760

111139760

780

1111レベ ル 1

マルチファインアイによって求められた20m毎の診断結果の抜粋を、表-6 20m毎の解析結果（抜粋）に示す。
診断レベルの判定については、走行速度15km/hと40km/hとの違いや、撮影時刻（太陽高度）の違い、カメラ取付角度の違い等、条件により損傷レベルのばらつきは見られるものの、概ね傾向は一致している。
撮影条件別のAIによるひび割れ検出数と調査区間（kp21.5～23.5）の損傷レベルの平均値を表-5 AIによるひび割れ検出数と損傷レベル平均値に示す。
動画を目視で確認した結果、当該区間には167箇所の亀裂が存在しているが、自動検出の精度については、AIによる自動認識では、撮影条件を変えても概ね86%程度の精度でひび割れを検出できることを確認した。
今回の検討では検出されなかった亀裂についても、動画から該当する部分を画像として切り出し、教師データとしてシステムに学習させることによって、さらに自動検出の精度を高めることが可能であると考えられる。
表-5 AIによるひび割れ検出数と損傷レベル平均値
調査No

検出数

検出率平均値

備No.1

14486.2%

1.34

1回目

No.2

14285.0%1.36

時速を40km/hに変更

No.3

14687.4%

1.26

カメラを下向きに調整

No.414586.8%

1.33

2時間後に撮影(陰影差)

平均14486.4%

1.32※目視167箇所に対するAIによる検出数※検出率＝検出数÷目視による確認数(167)考

条件別損傷レベル
No.2
No.3

区間レベル 2

No.1

レベル 3

No.41

レベル 4

※起終点の数値は調査区間起点からの距離(m)表-6 20m毎の解析結果（抜粋）6. まとめこれまでの河川巡視における堤防天端舗装の亀裂確認（計測）及び記録は、代表的（規模が顕著なもの）なものにとどまっているが、AI技術の活用により効率的に面的な損傷状況の把握が可能であることを確認できた。
損傷レベル3または4（舗装損傷評価区分Ⅱ）の区間に位置する亀裂は、既往の目視による点検結果では概ね「要監視段階(B)」と評価しており、目視による点検結果と同様の結果が得られる事を確認した。また動画から目視で確認した亀裂の数と既存のAI技術で検出した亀裂の数の比較により、86%程度の精度で堤防天端舗装の亀裂を検出できることを確認した

7. 今後の展開
河川巡視に合わせて、河川巡視車両にカメラを搭載、撮影し教師データを蓄積することにより、亀裂の進行状況や新規に発生した亀裂の確認が可能になると考えられ、また、撮影機材等のランクアップにより亀裂幅の測定が可能になることも想定される。
今後は、今回の検討に用いたマルチファインアイなどのAI技術を用いる事により、河川巡視作業において、作業時間等の縮減を図ることができるのかなど、コスト縮減についても検討したい。
参考文献
1) 国土交通省 道路局 国道・防災課：舗装点検要領／
平成29年3月

HOUKIYAMA Takuma, YOSHIDA Hirotoshi, HIRAKAWA Chikara－ 523 －