倉田奨励金研究報告書｜2018 年度（第 50 回）助成■受領№1369

機械学習を利用したセルフアップデート機能を有する
一般道路橋の B-WIM システム

代表研究者

竹谷 晃一

東京工業大学

環境・社会理工学院

特任講師

1．研究⽬的た わ み 量 の 計 測 は レ ー ザ ー 変 位 計 (Keyence ，橋梁の劣化損傷の主要因である過積載⾞など重LK-500)を三脚に設置して計測した(図3)。下り⾞

量⾞交通の状況の把握が求められており，橋梁の動線を通過する⾞両の識別を⾏うため，ビデオカメラ的構造応答から通⾏⾞両の重量を分析するBridge(Sony，FDR-AX55)による撮影を⾏った。交通状況

Weigh-in-Motion(B-WIM)の研究が進められていを確認できるように橋梁のA1橋台からP3橋脚までるが，環境や構造変化に起因する⻑期的な精度の低の範囲が撮影できる距離から撮影を⾏った。ビデオ

下のほか，⾞両が複数⾛⾏する場合の検出精度など

画像から確認された対象橋梁上を⾛⾏する路線バ

技術的課題が指摘されている。また，既往のB-WIMスの外観を図4に⽰す。対象橋梁を通過する路線バは試験⾞によるキャリブレーションが必須であり，スの⾞種は，⾞両の年式やステップの有無，座席配コストや⼈員など社会的な課題も挙げられる。本研置などの違いはあるが，⼤きく分けて2種類が確認

究は，振動センサから得られる構造応答波形の分析された。に加えて，カメラで撮影した動画像を⽤いた機械学習を取り⼊れることにより，試験⾞⾛⾏が不要な新しいB-WIMを開発することを⽬的とした。

2.2 背景差分による⾞両位置の同定
動画像から⾞両を追跡し位置の取得を⾏うシス
テムを構築した。使⽤したソフトウェアは

2．研究内容MATLAB 2018aである。混合ガウスモデルを利⽤

2.1 対象橋梁と計測機器した背景差分法により動体である前景を抽出し，モ

対象橋梁は⼭梨県甲府市にある単純桁の⼀般道

ルフォルジー処理を利⽤してノイズ成分の除去を路橋である。図1と図2に対象橋梁の側⾯図と断⾯図⾏った。背景モデルの初期学習では⾞両が通⾏しておよび計測位置を⽰す。対象橋梁は⽚側1⾞線の対いない60フレーム(2秒)以上の画像を利⽤した。雲⾯交通であり，上下線の桁は独⽴して挙動している。

や雲の影，太陽光の⾓度の時間変化が背景に与える

側⾯図⼿前側の下り⾞線の交通を分析対象として，影響に対応するため，新たなフレームから背景モデ⾞両の⾛⾏⽅向を起点として第⼆径間（P1-P2間，ルのパラメータの更新を⾏った。

⽀間10m）で計測を⾏った。たわみ応答ベースの次に，抽出したそれぞれの前景(⾞両)に対してナB-WIMを想定しており，橋梁の加速度応答からたンバリングを⾏うことで，複数の⾞両の同時追跡をわみ応答を算出することを想定しているが，本報告⾏う。ナンバリングにはカルマンフィルタを利⽤しでは同位置で計測したたわみデータを直接⽤いた。

た。等速度を仮定したカルマンフィルタから算出されるそれぞれの⾞両の予測位置と，実際に観測され倉田奨励金研究報告書｜2018 年度（第 50 回）助成
た前景の位置を照合することで各フレームの⾞両⾞軸位置の時刻歴とたわみの時刻歴を同期させて，を同定して追跡を⾏った。本研究では位置の始点はたわみの影響線の算出を⾏う。試験⾞両のかわりにP1橋脚上として，⾞両の進⾏⽅向，すなわちP2橋動画像から得られる路線バスや⼀般⾞両の⾞種情脚の⽅向を正⽅向としている。GMMとカルマンフ

報を利⽤する。影響線の算出プロセスを図6に⽰す。

ィルタを利⽤した背景差分法による⾞両解析結果

はじめに，影響線L(x)と軸重Wのおおよそ値を初期の⼀例を図5に⽰す。⾞両位置の時刻歴を⾃動抽出値として設定する。対象とするすべての⾞両の合計した上で，⽬視で判断した⾞軸の相対距離を⽤いる

軸数をN，離散値で表す影響線のサイズをKとすることで⾞軸位置の時刻歴を取得した。と，影響線L(x)はサイズ[K×1]のベクトルであり，軸重Wはサイズ[N×1]のベクトルである。

2.3 実測ベースの影響線の算出
背景差分法を⽤いた動画像分析により取得した

次に，動画像から得られる⾞軸位置の時刻歴デー
タを基に，影響線L(x)を⾞軸毎に時間軸上に変換し，

図 1. 対象橋梁の側⾯図および橋軸⽅向における加速度センサの設置位置

図 2. 対象橋梁の断⾯図および加速度センサの設置位置

図 4. 橋梁上を通過する路線バスの⼀例

図 3. P1-P2 径間の鉛直⽅向変位の計測

図 5. GMM を利⽤した⾞両位置の同定結果の⼀例

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等間隔の時間でリサンプリングを⾏う。対象とする

本研究では影響線L(x)の初期値は梁理論に基づ時間軸の⻑さをTとすると，時間軸上に変換した影く値とし，軸重Wは⾞両重量を軸数で分割した値を響線L(t)はサイズ[T×N]の⾏列である。この影響初期値とした。影響線の算出で⽤いた⾞両は，2台線L(t)に軸重Wを乗じると影響線と軸重からたわの路線バスと2台の乗⽤⾞であり，合計の軸数N = 8

みの時刻歴が算出される。算出したたわみの時刻歴である。動画像からは路線バスの乗客は確認されなと計測たわみD(t)のユークリッド距離を評価関数いため，乗客を含めない公称重量を⽤いている。まとし，評価関数が最も⼩さくなる影響線の形状

た，本研究で対象とした橋梁は単純桁であるが，計L*(x)と軸重W*を直接探索法により探索する。探索

測した第2径間主桁の鉛直たわみの分析から，他径は複数回⾏い，解が収束することを確認することで間のたわみの影響を少なからず受けていた。そこで，局所解を避けることができる。評価関数は時間軸上P1橋脚上を⽔平⽅向の基準点x = 0m，P2橋脚上がxに変換された影響線と軸重および計測たわみを⽤= 10mとして，x = -7~17m間を影響線の対象範囲いて次のように表される。とした。本研究では影響線L(x)を間隔1mの離散値

f L t ,W,D t= ‖L t ·W - D t ‖(1)

で表現している(K = 25)。
探索の結果得られた影響線を図7に⽰す。

影響線の初期値 L x
軸重の初期値 W

2.4 ⾞両重量の推定

繰返し計算
影響線を時間軸上に変換
L x →L t
直接探索法による影響線の推定
min f L t ,W, D t→L 𝑥
影響線を時間軸上に変換
L x →L t
直接探索法による軸重の推定
min f L t , W, D t→W

算出した影響線と変位計測および画像解析による⾞両の位置同定を⽤いて軸重の算出を⾏った。図8は軸重の算出プロセスを⽰している。動画像から得られる対象⾞両の⾞軸の位置情報を⽤いて，⾞軸ごとに影響線を時間軸上に変換する。次に，式(1)で⽰した評価関数を⽤いて評価関数が最⼩となる軸重W*を算出する。ここで評価関数は⾮負の線形最⼩⼆乗問題である。
本研究では軸重を算出した後に⾞両の総重量を影響線の推定値 L∗ x
軸重の推定値 W∗

図6. 実測に基づく影響線の算出フロー算出して公称重量との⽐較検討を⾏っている。路線バスを含む⼤型⾞両はサスペンションの影響で軸重が動的に作⽤しているため活荷重から推定する軸重はばらつきが⼤きくなる。⼀⽅，軸重の合計である総重量はほとんど変わらないため，総重量を⽤いて精度の検証を⾏った。提案するB-WIMによる⾞両毎の軸重及び総重量の算出結果を表1に⽰す．
中型路線バスの軸重を算出しその総重量を公称重量と⽐較すると5.7%の誤差であった。また，⼤型路線バスDが通過するときは渋滞のため桁上で⼀旦停⽌するまでに速度が変化したが，算出した総重図 7. たわみの影響線の初期値 L(x)と探索結果 L*(x)

量と重量の誤差は1%以下であった。⼤型路線バスとダンプトラックの外観と⾞軸位置を図9に⽰す。

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影響線 L∗(x)
車軸位置 X(t)計測たわみ D(t)⾞を利⽤し，カメラから得られる⾞両位置の時刻歴とたわみ計測のデータを統合することで，たわみの影響線を直接探索法と繰り返し計算によって算出

時間軸上に影響線を変換
L∗ (x) →L∗ tする⽅法を提案した。今後は加速度応答の計測からたわみ応答を算出する⽅法について検討を⾏うと最小二乗法による軸重の算出
min f L∗ t , W, D t →W∗

ともに，カメラ画像から⾞両情報のラベリングを⾏

軸重 W∗

クを活⽤して加速度応答から⾞両情報を取得する

い教師データとすることで，ニューラルネットワーことを⽬指している。加速度応答からたわみの影響

図 8. 軸重の計算プロセス

線や通⾏する⾞両の⾞種，重量等の情報を取得することが可能となれば，より実⽤的なシステムが構築できると考えている。

３．発表（研究成果の発表）
１）⽵⾕晃⼀，吉⽥純司：⼀般⾃動⾞と動画像分析を活⽤した低速⾛⾏⾞に対応したB-WIMの提案, 鋼構造年次論⽂報告集, Vol.27, No.85, pp.665-672, 2019.
２）K., Takeya, and J., Yoshida：Basic Study on Bridge
Weigh-in-Motion using Optical Flow Analysis, 5thInternational Conference on Science, Engineering andEnvironment (Bangkok, Thailand), No.5604, pp.1-6,
2019.
図 9.

３）K., Ota, S., K., Takeya, and J., Yoshida：StatisticalAnalysis of the Influence of Traffic and Environmental
Disturbances on Damping in a Bridge, 5th

2.5 まとめと考察
本研究では画像解析とたわみ計測に基づくInternational Conference on Science, Engineering andB-WIMの検討を⾏った結果，複数の路線バスや乗Environment (Bangkok, Thailand), No.5628, pp.1-6,

⽤⾞を⽤いた実測ベースの影響線の算出⽅法を構2019.

築した。カルマンフィルタを利⽤して複数の⾞両を４）⽵⾕晃⼀，吉⽥純司：動画像解析を利⽤した簡易型キ同時に追跡することで，複雑な交通流にも対応できャリブレーションによるB-WIMの実験的検討, ⼟⽊

るB-WIMの構築を⾏った。複数の路線バスと乗⽤

学会第74回年次学術講演会（⾹川）, I-127, 2019.

表1 ⾛⾏⾞両の軸重と総重量の算出結果
車両(公称重量)

軸1軸2軸3

合計

誤差2,809 kg

4,090 kg-

6,899 kg

-5.7 %

6,433 kg-

10,551 kg-0.7 %

4,812 kg

2,692 kg

11,052 kg-

中型路線バス(7,315 kg)

大型路線バス(10,630 kg)

4,118 kg

(不明)

3,548 kg

ダンプトラック