© Hydro Technology Institute Co., Ltd.

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ＡＩ・ＤＸ分野

ＡＩ・
ＤＸ

技術一覧

AIによる動画/画像解析•••

AIによる自動物体検出/システム開発
AIによる自動領域判別/システム開発
AI-OCRによる画像文書解析/システム開発

AI気象予測/時系列解析••••

予測降雨のAI時空間ダウンスケーリング解析
AIによる局所降水予測モデル開発
AIによる洪水/ダム流入量予測モデル開発
気象衛星データのAI補正変換（クロロフィルα）

計測/測量/点検に関連したDX推進技術

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流速・流量画像解析ソリューション：Hydro-STIV
SfMによる3次元点群/3次元モデル生成（画像測量）
連続画像を用いた全体図自動生成
AIによる構造物の亀裂・変状自動検出
粒径分布の画像解析による河床材料調査支援© Hydro Technology Institute Co., Ltd.

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AIによる動画/画像解析

AIによる自動物体検出/システム開発
AIによるリアルタイム映像解析
AI画像解析は非常に高速なため、静止画解析はもちろん、監視映像などを対象としたリアルタイム解析用途にも利用可能
対象物の追加学習により、用途に応じた自動検出システムを柔軟に構築➢ 適用事例――――――――――――⚫ 河川監視映像における異常物体検出⚫ 赤外線動画を用いた遭難者検出動画解析ソ
フトウェア開発⚫ 港湾映像における重機稼動数の計測➢ 特長――――――――――――⚫ AI技術による高精度な画像解析⚫ リアルタイム解析システムの構築が可能⚫ 物体検出の他、高解像化、ビデオフレーム補間、ノイズ補正など、多様な画像解析手法の併用により、様々な用途に対応可能⚫ 夜間の赤外線画像等にも対応⚫ 当社保有のGPUクラスタを用いて、大規模データ学習にも対応➢ 備考――――――――――――⚫ 検出対象によっては、学習データのご提供が必要© Hydro Technology Institute Co., Ltd.

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AIによる動画/画像解析

AIによる自動領域判別/システム開発
航空写真や監視映像をAIにより自動解析
AI領域判別技術(セグメンテーション技術)により、航空写真等から地物抽出・ポリゴン生成が可能
監視映像の領域判別により、地形変状等の監視利用が可能
航空写真を用いた田畑領域のAI自動抽出＆GIS情報付きポリゴン作成
入力画像

AI抽出ポリゴン➢ 適用事例――――――――――――⚫ 航空写真を用いた地物のAI自動抽出&GIS
情報付きポリゴンの自動生成⚫ 航空写真を用いた土地利用のAI自動分類⚫ 監視映像における地形変状の自動検出➢ 特長――――――――――――⚫ AI技術による高精度な画像セグメンテー
ション解析⚫ 画像抽出だけでなく、位置情報を付与したGISデータの生成が可能⚫ 当社保有のGPUクラスタを用いて、大規模データ学習にも対応

陸域・河川域・構造物のAI判別
入力画像

AI出力

➢ 備考――――――――――――⚫ 検出対象によっては、学習データのご提供が必要© Hydro Technology Institute Co., Ltd.

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AI気象予測 / 時系列解析

AIによる局所降水予測モデル開発
ビデオフレーム予測手法であるConvGRU構成により、レーダー雨量、地上観測雨量、気象数値モデル計算データを入力として、4時間先までの10分間降雨分布予測(1kmメッシュ：700×700の領域)を実現

入力データ➢ 適用事例――――――――――――⚫ 浸水予測の高精度化に向けたAI降雨予測モデルの開発（PoC）➢ 特長――――――――――――⚫ AI技術により、過去数時間分の降水観測データから将来の降水分布を予測⚫ 気象庁が発表している降雨予報プロダクト
よりも時空間分解能が高い降雨予測が可能

降雨予測モデル(ConvGRU)

過去数時間の各種降雨データ予測結果⚫ 気象GPV数値予測等の併用により、風や気圧の影響を反映可能⚫ 当社保有のGPUクラスタを用いて、既往の降水データを学習➢ 備考――――――――――――

予測降雨⚫ 降雨以外のGPVデータ(気温/風/気圧等)にも適用が可能

実績降雨
テストデータ予測サンプル（10分間隔予測）© Hydro Technology Institute Co., Ltd.

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AI気象予測 / 時系列解析

AIによる洪水/ダム流入量予測モデルの開発➢ 特長――――――――――――⚫ AI技術により、長時間先までの高精度な洪水予測(河川水位予測)を実現⚫ 多様な気象データの取り込みが可能(風や潮汐の影響など)⚫ 当社保有のGPUクラスタを用いて、既往の気象データ(河川水位等)を学習➢ OS――――――――――――⚫ Windows⚫ Linux➢ 特長――――――――――――⚫ Pytorch⚫ Chainer⚫ Python➢ 技術トピックス――――――――――――⚫ ディープラーニング（Residual Network）⚫ 転移学習⚫ 並列分散学習⚫ データ前処理(ノイズフィルタ、欠測値補間)© Hydro Technology Institute Co., Ltd.

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AI気象予測 / 時系列解析

予測降雨のAI時空間ダウンスケーリング解析
降雨向けのダウンスケーリング技術である「DeepSD」を拡張した降雨予測の空間・時空間ダウンスケーリングの学習モデルを開発
降雨予測の空間ダウンスケーリング
メッシュサイズ：20km x 20km

メッシュサイズ：1km x 1km➢ 適用事例――――――――――――⚫ ダム流入量予測の精度改善に向けた降雨予測ダウンスケーリングモデル開発⚫ 河川水位予測の精度改善に向けた降雨予測ダウンスケーリングモデル開発

空間ダウンスケーリング➢ 特長――――――――――――⚫ 粗いメッシュの降雨予測を細かいメッシュに変換する空間ダウンスケーリングを実現

降雨予測の時空間ダウンスケーリング
メッシュサイズ：20km x 20km、間隔：3時間
予測なし0h⚫ 上記に加え、粗い予測間隔の降雨予測を細かい予測間隔に変換する時空間ダウンス
ケーリングも実現

予測なし

1h

2h

3h

時空間ダウンスケーリング⚫ 過去の気象データ(気象庁公表のもの)等を用いて、任意の対象地域について学習可能⚫ 対象地域の地形等による特色も学習可能

メッシュサイズ：1km x 1km、間隔：1時間➢ 備考――――――――――――⚫ 降雨以外のGPVデータ(気温/風/気圧等)にも適用が可能
0h

1h© Hydro Technology Institute Co., Ltd.

2h

3h

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AI気象予測 / 時系列解析

気象衛星データのAI補正変換（クロロフィルα）・AI(Pix2Pix)を用いて取得頻度の高い衛星画像データを超解像補正➢ 適用事例――――――――――――

・過去のペアデータから任意の変換処理に対応可能⚫ 赤潮予測モデルの精度向上に向けた衛星データ(クロロフィルa)の超解像変換

適用事例：気象衛星ひまわり⇒海色衛星MODIS への超解像変換(クロロフィルa)
気象衛星ひまわり時系列データ

入力
ひまわり⇔MODISの対応関係を事前学習――――――――――――…

出力

DB

…
AI超解像変換モデル(Pix2Pix)

入力：気象衛星ひまわりデータ（1kmメッシュ）

超解像補正変換© Hydro Technology Institute Co., Ltd.

AI出力（500mメッシュ）➢ 特長

海色衛星MODIS
時系列推定データ
実際の海色衛星MODIS
データ(500mメッシュ)⚫ AIによるGPVデータの超解像変換⚫ 頻繁に取得 されるデ ータ (ひ まわり衛 星データ)から、取得頻度の低い高品質データ(MODIS衛星データ)水準へ変換可能⚫ 過去の衛星データ等を用いて、任意の対象地域について学習が可能➢ 備考――――――――――――⚫ クロロフィルa以外の衛星データや気象GPVデータにも適用が可能

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AIによる動画/画像解析

AI-OCRによる画像文書解析/システム開発
・画像OCR技術を用いて大量画像文書を自動解析➢ 適用事例

・用途に応じて補正処理や出力フォーマットをカスタマイズ開発⚫ 橋梁設計図面の自動帳票化ソフトウェア
開発（PoC）

要素技術
光学文字認識OCR（Optical Character Reggeization）：⚫ 大量帳票画像の自動整備システム開発

画像から文字情報を読み取る技術

YOLO（You Look Only Once）：
畳み込みニューラルネットワークを利用し、画像中のオブジェクトを検出する技術

適用事例：橋梁設計図面の自動帳票化
YOLOによる図面中の寸法・鉄筋情報の検出
YOLOによる図面中の寸法・鉄筋情報の検出――――――――――――

OCRによる文字(数字情報)判別
OCRによる文字(数字情報)判別➢ 特長――――――――――――⚫ AI技術（ディープラーニング）による画像中のオブジェクト検出と、文字認識技
術の組み合わせ⚫ 文書パターンに合わせ、OCR読み取り結果と数値情報の整合性チェック・補正処
理をカスタマイズ開発⚫ 任意の出力フォーマットに対応

3500
300 2900 300…
検出情報の数値整合性チェック＆誤り補正
確認

➢ 備考

――――――――――――⚫ 手書き文字や特殊記号の読み取りが必要な場合、文字認識用の学習データが別途必要となります

帳票化
規定の帳票フォーマットで出力© Hydro Technology Institute Co., Ltd.

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計測/測量/点検に関連したDX推進技術

流速・流量画像計測ソフトウェア➢ 適用事例画面イメージ――――――――――――⚫ 河川監視用CCTVを利用したリアルタイ
ム24時間観測システムの構築し、無人で流量観測⚫ 災害等により立ち入り困難な場所をドローン撮影することで流速を計測⚫ 施設内の水路等の流量を非接触でモニタリングし、設備の操作・運用の自動化へ活用➢ 特長
AIによる高速・高精度な画像解析――――――――――――

電磁流速計との比較
単位長さあたり流量（m3/s/m）

1.65

1.4

Q_電磁流速計

4.5

1.2

Q_STIV

41

V(平均)_電磁流速計

3.5

V(表面)_STIV

0.8

30.6

2.5

0.4

20.2

1.5

0

1-0.2

0.5

-0.4

00102030

4050607080

横断距離（m）

水深（m）

0平成29年に国交省「水文観測業務規程」が改訂され、画像解析(STIV手法)が規定されました。
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0.5
11.5

河床流速（m/s）【特許第6910506号】⚫ 市販カメラやスマートフォンのカメラで撮影した動画でも観測可能。照明や遠赤外線カメラ、高感度カメラ等の活用で夜間も計測可能⚫ AI技術（ディープラーニング）を活用し、高速・高精度な流速解析を実現。解析パラメータの調整も必要なく、完全自動解析⚫ 無 人 で24時 間計 測 でき るた め 、 出 水のピークを逃さず観測
安全性、省力性、確実性に優れた手法

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計測/測量/点検に関連したDX推進技術

SfMを用いた3D点群による地形再現
SfM (Structure from Motion) について

➢ 適用事例

多視点画像の特徴点抽出&マッチングにより、撮影物体や地形の3次元点群を再構成する技術＜入力画像群＞＜入力画像群＞…

…

――――――――――――⚫ 河川等、調査対象箇所の周辺地形を3Dモデル化。隅々まで撮影することで微地形まで再現することができる。
⚫ 土砂崩れ等の災害現場をドローンで撮影し、災害前の地形からの変状を調査することで、災害規模を的確に把握することができる。

➢ 特長――――――――――――⚫ 特別な機材は必要なく、ハンディカメラで撮影でき、mm単位の精度での測量も可能。
SfMイメージ図（http://www.theia-sfm.org/sfm.html）

河道の微地形再現

適用例(兵庫県：揖保川)

土砂崩れ現場の3D点群モデル化⚫ ドローンからの撮影映像を利用することで、広範囲を簡単にモデル化可能。調査員が立ち入れない危険な場所でも詳細な地形が把握できる。

➢ 備考――――――――――――⚫ 世界座標が必要なく、相対座標のみ把握できれば良い場合、別途の基準点測量は不要© Hydro Technology Institute Co., Ltd.

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計測/測量/点検に関連したDX推進技術

連続画像の統合による全体図自動生成
トンネル展開図作成➢ 適用事例

西→東、側壁――――――――――――

トンネル内部を連続撮影した画像を自動的に拡縮・回転を調整して貼り合わせた全体図を生成
西→東、天端⚫ トンネルの内部を動画撮影したデータから展開図画像を作成し、定期点検に活用⚫ ドローンで上空から撮影した連続画像をオルソ変換して貼り合わせることで、1枚の全体図を作成

東→西、天端➢ 特長――――――――――――

東→西、側壁⚫ 特徴点マッチングやSfMの技術を応用して動画のフレーム間同士の位置関係を把握

ドローンによる上空撮影動画を利用した写真地図作成

空中で連続撮影した写真に対して、SfM等の技術により位置関係を把握
位置ズレを補正する正射変換を行い、つなぎ目が目立たないよう接合して、一枚の全体オルソ画像を生成⚫ 解析エンジンを自社開発しているため、用途に応じたカスタマイズを加えたシステム化に対応➢ 備考――――――――――――⚫ 画像の撮影には特別な機材は不要© Hydro Technology Institute Co., Ltd.

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計測/測量/点検に関連したDX推進技術

AIによる構造物の亀裂・変状自動検出AI(Deep Learning)を用いた自動点検・劣化検出技術
・ご提供いただいた対象物の画像データを元にAIモデルを学習し、用途に合わせた専用の自動変状検出アプリケーションを開発するなど、インフラ維持管理におけるDX推進をサポート

入力画像

AI出力

――――――――――――⚫ 開水路における亀裂・変状自動検出ソフト
ウェアの開発（PoC）⚫ トンネル撮影動画を用いた亀裂・変状自動検出の検討

コンクリート構造物のクラック（ひび割れ）AI検出例
入力画像➢ 適用事例

AI出力➢ 特長――――――――――――⚫ Deep Learningモデルと画像前後処理技術を用いた自動変状検出⚫ 大量の画像を対象とした定期点検や、劣化度診断業務等をサポート⚫ ドローン撮影動画にも対応可能➢ 備考――――――――――――⚫ 100枚程度以上の学習用画像データをご提供いただく必要があります▼対象施設・構造物例
開水路

トンネル

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橋梁

砂防施設

下水管渠

⚫ 検出精度は学習データの質・量に依存します。サンプル画像をご提供いただければ、予想される検出精度について、無償でご回答いたします。

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計測/測量/点検に関連したDX推進技術

粒径分布の画像解析による河床材料調査支援・粒径分布調査を、写真撮影で代替・分布特性を知るための可視化技術も開発
・作業の効率化、安全化をサポート➢ 適用事例――――――――――――⚫ 河原等の撮影画像のみで、自動的に粒径分布を測定
砂防調査の大幅な作業量の削減と、データの均一性の向上が可能⚫ 広域に渡って撮影と解析を行うことで、河川周辺の粒径の分布を推定➢ 特長――――――――――――⚫ 一つ一つの砂礫を特定し、数や長径、短径を測定可能⚫ ドローンによる撮影動画でも解析が可能であり、効率的に広域の粒度情報を収集することも可能➢ 備考――――――――――――⚫ 水中の砂礫の撮影にも適用可能© Hydro Technology Institute Co., Ltd.

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