ＢＲＩ－Ｒ０３講演会テキスト

ディープラーニングによる鉄骨造柱脚部と定着部の被災度区分に関する検討
構造研究グループ 上席研究員

Ⅰ はじめに

森田 高市

た地震被害調査の際に撮影した写真を使用し、対象とした地
1)

2)

地震後の応急危険度判定 や被災度区分判定 は、現状で震は以下の通りである。

は専門家による外観の目視等からの総合的な判定によってい

1)1995 年兵庫県南部地震

る。これらの判定の課題としては、目視による調査に時間が2)2004 年新潟県中越地震かかる等があげられる。近年、人工知能（AI）の技術が注目

3)2007 年能登半島地震

されており、機械学習（Machine Learning）または深層学習

4)2011 年東北地方太平洋沖地震（Deep Learning）を行うことにより、データから有用な規則、

5)2016 年熊本地震

ルール、知識表現、判断基準などを抽出することが出来るた

鉄骨造柱脚部・定着部の画像の例を図 2 に示す。収集した画め、自動的に判定が可能であり、被災度区分判定等を迅速に像の目視により被災度区分の分類を行ったが、基本的には文行う上で、重要な手段になりえると考えられる。

献 2)に示されている判定条件に沿ったものとし、表 1 に示し鉄骨造建築物の柱脚部や鉄骨屋根の定着部は、最近の地震た判定基準を適用した。各被災度区分の中でも複数の損傷状被害調査でも、比較的大きな被害が報告されている。
そこで、態が示されており、それぞれの損傷状態の略号を末尾に II-1、

ここでは、地震後に撮影した画像に基づき、ディープラーニ

II-2 などと示す。目視による完全な分類は難しいものあった

ング処理による鉄骨造柱脚部・定着部の被災度区分を判定すが、文献 2)に示されている写真等を参考に分類を行った。デるシステムの構築を目指す。

ィープラーニングに使用した鉄骨造柱脚部・定着部の画像枚数を被災度区分別に表 2 に示す。鉄骨造柱脚部・定着部の画Ⅱ 適用したディープラーニングと収集した画像データ
本研究では、画像処理手法として、ディープラーニングの3)像データのそれぞれの 70%を訓練用データとし、ディープラーニングにより、損傷状態を分類する関数を構築する。残り手法のひとつである畳み込みニューラルネットワーク （以30%を検証用データとして、上記関数に適用し、正解率を求め下 CNN）を適用する。CNN は、画像認識の分野で従来の方法をる。訓練用データに関しては、元の画像データに変換（画像上回る高い性能を示しており、従来のような特徴量の設計をの反転・平行移動等）を加えることで、データ拡張を行う。

行わず、認識に必要な特徴を自動的に抽出することが出来る。
CNN は図 1 に示すように、画像を入力とする入力層から出力Ⅲ 鉄骨造柱脚部・定着部の画像への適用結果層へ向けて、畳み込み層とプーリング層を繰り返した後、何適用する CNN においては、ミニバッチ数を 64、最大エポッ層かの全結合層をつなげた構造となっている。出力層は分類ク数を 24 とし、最適化手法にはモーメンタム項付き確率的勾を行うクラスに対応したユニットからなり、各クラスの分類配降下法 3)を用いた。訓練用データを VGG16 の転移学習によ確率が出力される。本検討では、CNN をゼロから学習させる

り学習し、検証用データに適用した推定結果の例を表 3 に示4)5)す。ただし、表 3 中の各区分は、表 1 の右列に示した各損傷に ILSVRC のデータセットで学習済みのモデルを用いるが、状態であり、各区分を略号（II-1.II-2 等）で示した。また、最後の 3 層のみ今回の鉄骨造柱脚部と定着部のタスクのため

表 3 中の数字は鉄骨造柱脚部・定着部の画像データ数である。に、再学習させた。

表 3 の場合、正解率は 76%であるが、訓練用データと検証用代わりに、VGG16 の転移学習 を適用する。VGG16 は基本的
4)鉄骨造柱脚部と定着部の画像データは、建築研究所が行っデータに分ける方法はランダムなため、組み合わせにより正解率は 70-80%の範囲であり、平均的には 74%程度であった。
表 3 の各損傷状態を表 1 の被災度区分別に整理し直したもの
を表 4 に示す。表 4 の場合、正解率は 82%であるが、データの組み合わせにより正解率は 77-87%の範囲であり、平均的に

表 1：鉄骨造柱脚部と定着部の被災度の判定基準
被災度区分 0S
被災度区分 IS
被災度区分ⅡS

は 81%程度であった。
被災度区分の推定結果の正解率が 81%程度にとどまっている
理由として、以下が考えられる。

被災度区分ⅢS～ⅤS

・目視で判断する場合でもどちらにするか迷うケースもあり、無被害(0)
・アンカーボルト塗料剥落(I-1)
・曲げひび割れ 1mm 未満(I-2)
・被りモルタル・床スラブ等ひび割れ(I-3)
・せん断ひび割れ 1mm 未満(II-1)
・アンカーボルト伸び(II-2)
・曲げひび割れ 1mm 以上(II-3)
・アンカーボルト著しい伸び(III-1)
・アンカーボルト破断(III-2)
・定着部のせん断破壊・化粧モルタル崩壊等(III-3)

そのようなケースは誤判定になる可能性がある。確実に画像の目視により被災度区分(損傷状態)を同定することは難しく、あいまいな部分が残っている。
・被りモルタルのひび割れを過剰に評価し、損傷度を 1 ラン
ク以上大きく評価してしまう場合がある。
・アンカーの塗料の剥離や伸びに関しても、1 ランク上に評価したり、1 ランク下に評価する場合がある。
・画像データの総数が 400 枚程度であり、データ数が十分と言えない。

Ⅳ まとめ
鉄骨造柱脚部と定着部の画像にディープラーニングを適用

図 2 鉄骨造柱脚部と定着部の画像の例

し、以下の知見を得た。
1) ディープラーニングによる鉄骨造柱脚部と定着部の損傷状態分類の正解率は 74%程度であった。被災度区分の正解率は 81％程度であった。
2) 被りモルタルのひび割れを過剰に評価する場合があったが、現状のディープラーニングでは被りモルタルとコンクリ

表 2：ディープラーニングに使用する画像枚数
被災度区分 0S
67 枚
被災度区分ⅠS
136 枚
被災度区分ⅡS
36 枚
被災度区分ⅢS～ⅤS
189 枚
表 3：VGG16 の転移学習による推定結果(損傷状態別)

ート本体の区別がつかないためと考えられる。
【参考文献】
1) 日本建築防災協会、全国被災建築物応急危険度判定協議会：被災建築物応急危険度判定マニュアル，1998.1
2) 日本建築防災協会：2015 年改定版震災建築物の被災度区分判定基準および復旧技術指針、2016.3
3) 岡谷貴之：深層学習，講談社，2015.4
4）http://image-net.org/challenges/LSVRC/ (2022.1 確認)
5) 神嶌敏弘：転移学習，人工知能学会誌,Vol.25，No.4，pp572-580，2010.7

図 1 畳み込みニューラルネットワークの例

出力

Softmax 層

全結合層

全結合層

プーリング層

正規化層

畳み込み層

プーリング層

正規化層

畳み込み層

入力

・・

表 4：VGG16 の転移学習による推定結果(被災度区分別)
推定結果
0s
IsIIs
IIIs～Vs0s

13600Is73130IIs0051IIIs～Vs03342