車両振動・画像データの広域取得とオンライン分析によるグローカル な 路面評価技術の国際 実装
参画機関
東京大学，建設技研インターナショナル，
JIP テクノサイエンス，スマートシティ技術研究所
対象国
モンゴル，中国，ウズベキスタン
東京大学大学院工学系研究科
准教授

長山智則

２０２１年１１月８日

国際展開技術の概要

DRIMS

 位置情報：GPS 車両動揺：加速度・角速度
 画像情報：カメラ
 クラウド解析

開発コンセプト 専用車不要/汎用品の利用
 簡易で安価．高頻度利用可能
 定量評価・専用車に近い精度（目標）

車両動揺解析

画像解析

 路面縦断形状の逆推定 機械学習による変状評価

路面縦断形状The University of Tokyo

Bridge & Wind Engineering Laboratory

国際展開技術の概要（車両動揺解析）
DRIMS（3車両）によるIRI推定と真値との比較

走行速度(km/h)

性能確認証書距離(km)
３種類の車の応答から推定されたIRIはいずれも専用車による参照値とほぼ等しい
The University of Tokyo

Bridge & Wind Engineering Laboratory

国際展開技術の概要（画像解析）

画像解析による舗装評価

舗装ひび割れ検出用複合画像フィルタの開発(2007-)

西川貴文（現：長崎大）ら

ラインスキャンカメラ画像

フィルタの特性を活かした自動処理

近年は機械学習による評価



物体検知，領域検出，etc
スマホのみを使いながら舗装の展開図を構築

Ref. 専用車（ラインスキャンカメラ＋専用光源）

The University of Tokyo

物体検知＋領域検出の例．．．

スマホのみ（自動キャリブレーション）

Bridge & Wind Engineering Laboratory

国際展開技術の概要（マップマッチングとクラウド解析）

大規模実装とクラウド解析

マップマッチング

統計情報（ヒストグラム表示）

詳細マップ
広域路面マップ
The University of Tokyo

Bridge & Wind Engineering Laboratory目標と実施項目

DRIMS技術の実証実験
1. IRI評価

2. 画像処理による変状検知

3. 地図データ
4. 道路技術者との意見交換，ヒアリング，調査

The University of Tokyo

Bridge & Wind Engineering Laboratoryモンゴル日本側主な担当機関：建設技研インターナショナル，JIPテクノサイエンス
モンゴル側：道路運輸開発センター他
2021年6月25日 キックオフセミナー
道路調査方法のヒアリング：
レーザープロファイラを……..
IRIに基づいて，…．
優先順位の高い箇所については…
=>IRIに…
．

レーザープロファイラの精度検証（モンゴル側資料）
The University of Tokyo

レーザープロファイラによる国道調査結果（モンゴル側資料）
Bridge & Wind Engineering Laboratory

モンゴル工科大学による試験計測
1）2021年7月：UB市内のチンゲルティ道路測定
2）2021年8月：UB市東南のナライハ～チョイル間道路
3区間50キロ測定
3）2021年8月：UB市西のアルワイヘール～バヤンホン
ゴル間道路35キロ区間測定
科学技術大学は、測定結果に….

市街地

幹線道

今後：1)建設エクスポ（通常2月ころ），２）建設技術セミナー,３）モンゴル科技大における試行,
４）….
The University of Tokyo

Bridge & Wind Engineering Laboratory中国
日本側主な担当機関：スマートシティ技術研究所
中国側：西南交通大学建設技術コンサルティング会社
2020年12月キックオフミーティング，2021年8月-10月ヒ
アリング，データ収集，解析

ひび割れ率の定義異なる．RQIはIRIから換算可．
2－4級道路をターゲットに．
The University of Tokyo

Bridge & Wind Engineering Laboratory中国 PoC実証実験
PoC実証試験対象地域■ 四川省成都市青白江区
・道路総延長：957.57km
・高速,1級道路（7本）：152.41km
・2,3,4級道路（11本）：805.17km

道路管理における課題①瑕疵事故例年増加②山道の道路管理に苦労

バスに実装し，振動，画像データの収集．
走行実績203㎞（繰返しを除く）
The University of Tokyo

Bridge & Wind Engineering Laboratory

中国

データ収集とシステムカスタマイズ
画像データ収集および検知事例
IRIデータ収集事例

クラウドシステムへの反映

今後：路面性状測定車との現地での比較，IRI/ひび割れ評価アルゴリズムカスタマイズ等
The University of Tokyo

Bridge & Wind Engineering Laboratoryウズベキスタン 日本側主な担当機関：東京大学
 ウズベキスタン側：UzuAuto Motors（国出資75％の合弁自動車企業）Alisher
Muhametbaev 氏（東大OB)
 キックオフミーティング 2021/5/26
 Muhametbaev氏との連携によるデータ収集と分析
 オンラインセミナー開催予定 2021年度内
Estimated IRIs: 361074
Estimated steps: 35869
IRI<=3:212658
3<IRI<=5: 89129
5<IRI<=8: 39097
8<IRI<=10: 8895
IRI>10:11295

1<Step<=3cm:
3<Step<=5cm:
Step>5cm:30915
3764
1190

Total images: 24697
Detect objects: 32591

The University of Tokyo

Bridge & Wind Engineering Laboratoryウズベキスタン 収録データの再現性，経時変化（IRI)

IRI(mm/m)

IRI(mm/m)
1414０

日時

日時

IRI(mm/m)

IRI(mm/m)

1414

日時
日時
幹線道路から生活道路まで，ばらつきの小さい良質なIRIデータが取得できていることを確認
The University of Tokyo

Bridge & Wind Engineering Laboratoryウズベキスタン 収録データの再現性，経時変化（画像）ポットホール，亀甲状クラック
共に，物体検知結果に再現性があること，明確な見落としがないことを確認
領域抽出，展開図作成の適用性を今後評価

The University of Tokyo

Bridge & Wind Engineering Laboratory今後の予定共通モンゴル道路管理者等への技術紹介セミナー・エクスポ中国
路面性状測定車，パトロール結果との現地精度比較

ウズベキスタン
道路管理者を招いたオンラインセミナーの実施(２０２１
年度内）
The University of Tokyo

Bridge & Wind Engineering Laboratory