令和2年度土木学会全国大会第75回年次学術講演会[共通セッション] 橋と社会

橋と社会(2)[CS7-07] 市民参画型の橋梁点検および意思決定に向けた検討
Examination for Public to Participate in bridge inspection
and decision making〇村尾 彩希1、金哲佑1、谷1

直彦2 （1.京都大学大学院、2.パシフィックコンサルタンツ株式会社）1〇Saki Murao , Chul-Woo Kim , Naohiko Tani2 （1.Graduate School of Engineering, Kyoto University,
2.Pacific Consultants）
キーワード：意思決定、スマートフォンアプリケーション、テキストマイニング、画像認識
decision making, application for smartphone, textmining, image recognition
本研究では，橋梁の維持管理の効率化および市民の意識向上を目的とし，市民が橋梁の維持管理に参画できる仕組みとして，スマートフォンのアプリケーションを用いて定期点検を行わない期間中の点検を支援する方法を検討する．市民が発信する非専門的な情報から維持管理に関わる情報を復習の手法を用いて複合的に補修優先度を決定するシステムの構築を目指す．各手法への適用の結果，テキストマイニングが橋梁状態の把握に有効な手法であること，損傷に関する技術者と市民の間の判断では，損傷ごとに相関が異なること，画像認識による損傷形態の検出は実用化に向けて精度向上が求められることが分かった．

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令和2年度土木学会全国大会第75回年次学術講演会

市民参画型の橋梁点検および意思決定に向けた検討
京都大学大学院工学研究科

学生会員 ○村尾 彩希

京都大学大学院工学研究科

正会員

金 哲佑

パシフィックコンサルタンツ株式会社

正会員

谷 直彦

1．序論

本研究では，振動データの利用を含む複数の手法を現在，我が国において，橋梁の老朽化・劣化に対する用いて，定期点検を行わない期間の効率的な橋梁の点維持管理が大きな課題となっている．橋梁の維持管理

検，補修優先度の決定および劣化の予測を行うシステにおいては，5 年に一度，専門的な知識を備えた技術者

ム（図 1）を提案する． 本稿では，提案システムのうが現場に赴き，近接目視点検を行うことが義務付けらち，状態の記述から損傷の特徴的な用語を抽出する部

れている．今後橋梁の老朽化が進行すると，定期点検を分，市民の 4 段階の判断を技術者の評価へ変換する部

行わない 5 年の間にも劣化が進行する可能性があり，分，画像から損傷の形態を特定する部分についての検定期点検の間にも何らかの形で点検が行えるような仕討を行う．

組みがあれば橋梁の維持管理の観点からは有意義であ3.

る．そこで本研究では，市民が社会基盤構造物の維持管スマートフォンアプリケーション内で収集する，自由理に参画できる仕組みとして，市民がスマートフォン記述による損傷状態の報告から，健全度判断に関わるのアプリケーションを用いて定期点検を行わない期間用語を抽出し，各橋梁の損傷の特徴を把握する．本研究中の点検を支援する方法を検討する．市民が発信するでは，文章を分析する手法であるテキストマイニング

非専門的な情報から維持管理に関わる情報を推定およ

KH Coder1)を用いる．手法の検討のため，学生を対象に，び画像認識技術による判断を用いて複合的に構造物の実橋梁の損傷部分の写真を提示し，記述による損傷の点検を支援できるシステムの構築を目指す．

評価を求める実験を行った．適用した結果の内，共起ネ

2.

ットワークを図 2 に示す．本検討により，複数の文章のシステム概要

記述からの損傷状態把握データが集まれば，本手法は橋の特徴や損傷の状況を直感的に把握する為に有効であることがわかった．

図 2 テキストマイニングの結果の例

図 1 システムのフローチャート
キーワード

意思決定，スマートフォンアプリケーション，テキストマイニング，画像認識

連絡先〒615-8540 京都市西京区京都大学桂 C1-183 TEL 81-75-383-3421

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令和2年度土木学会全国大会第75回年次学術講演会

一方，損傷部分や損傷の種類といった情報は得られる

表 1 パターンごとの標準偏差が，損傷の程度を表す言葉は得られなかった．
4.

標準偏差

技術者と市民の意思決定の相違
市民の判断と技術者の判断にどれくらい差異があるパターン 10.63

パターン 20.75

パターン 30.82

表 2 各損傷の学生の判断の平均と技術者の判定のかについて調査し，相関を見出すために学生を対象

学生平均
技術者判定
割合とし，実橋梁での実験を行った．学生は橋梁の損傷部分に対して，1 を健全，4 を緊急に措置すべき状態として4 段階の評価を行う．また，判断のばらつきについて，

学生平均
技術者判定
割合

対象者に損傷の健全度評価に関する判断基準の情報を段階的に提示することで，ばらつきは収束するのか，どの程度提示することが実用的であるかを検討する．実

学生平均
技術者判定
割合

験では対象者に提示する情報を変えて 3 パターンの回答収集を行う．パターン 1 では，損傷の判定基準につい漏水
1.6
20.8
高欄亀裂
1.8
30.6
高欄さび
3.1
21.55

支承部の汚れ
1.5
11.5
ひび割れ
2.31
21.15
支承部機能障害
3.5
31.16て専門的知識を提示せず，パターン 2 では簡易化した点検要領を提示して判断を求める．パターン 3 では橋梁定期点検要領を提示した．表 1 に各パターンの標準偏差の平均値，表 2 に各損傷の学生の判断の平均と技術者の判定を示す．表中の割合は（学生平均）/（技術者の判定）を算出した結果を示している．
実験結果より，専門知識がない状態において最も判断のばらつきが収束することがわかった．また，技術者との判断の相関は損傷形態によって異なり，本実験に

図 3 コンクリート壁面への適用結果の例

おいては，学生の方が技術者より危険寄りと判断した損傷の方が多いという結果になった．
5.

・自由記述のテキストマイニングからは，損傷部分や損画像による損傷形態の把握

傷形態といった情報は得られ，損傷の程度を表すよう市民から得ることが困難と考えられる損傷の形態にな言葉は抽出できなかった．

関する情報について，市民が撮った写真から深層学習・技術者の判定と学生の判断を比較すると，損傷によっを用いた画像認識技術により検出が可能か検討を行う．て相関が異なることがわかった．専門知識のない状態コンクリート床版のひび割れ画像からひび割れと位置がもっとも判断のばらつきが少ない．今後，より市民にを検出するシステムを構築する．処理速度が高速かつ近い知識量の人を対象とした検証が必要である

精度の高い検出が可能な手法である，YOLO (You Only・画像からの損傷形態の検出精度については，異なる複2)Look Once) を用い，ひび割れ，チョーキングされたひ数クラスを検出することができた．損傷全てを網羅的

び割れ，枝分かれ状のひび割れ，ひび割れでない直線のに検出することは難しく，現状，ひび割れの検出精度は継ぎ目などの計 5 つを認識するシステムを構築した．

6 割程度である．

実構造物への適用実験の結果の例を図 3 に示す．ひび
割れを完全に網羅することはできなかったが，概ね位置と形態を検出でき，異なるひび割れ形態を検出できた．精度の検証からは，6 割程度検出ができることがわかった．
7.

結論

参考文献
1) 樋口耕一：テキスト型データの計量的分析―2 つのアプローチの峻別と統合―，数理社会学会，2004,19
巻 1 号, p. 101-115
2) Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A.: You
Only Look Once: Unified, Real-Time, Object Detection,arXiv preprint, arXiv:1506.02640, 2015.

本研究で得られた知見を以下にまとめる．

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