AIを活用した道路点検システム(My City Report for road managers)

関本 義秀
空間情報科学研究センター
教授
     
生産技術研究所
特任教授
道路の損傷確認を、一般車両に搭載したスマートフォンやドライブレコーダーによる画像データから収集し、AIによる画像解析を行うことで道路の損傷状況をリアルタイムかつ面的に把握し、点検作業の効率化を図るもの.市民協働型の投稿サービスMCR for citizensと合わせてMy City Reportコンソーシアムとして,千葉市など13自治体でサービス提供を行っている.
道路路面撮影用アプリで取得可能な道路の損傷タイプの一例
東京大学関本研究室
MyCityReportのデータ・ダッシュボード
東京大学関本研究室

プロジェクトに関するURL

共同実施者

  • 株式会社アーバンエックステクノロジーズ
  • (一社)社会基盤情報流通推進協議会

主な関連論文

  • Maeda, H., Sekimoto, Y., Seto, T., Kashiyama, T. and Omata, H., Generative adversarial network for road damage detection, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, Wiley, Vo.36, pp.47-60, Available online 2 June 2020.
  • Maeda, H., Sekimoto, Y., Seto, T., Kashiyama, T., & Omata, H. (2018). Road damage detection and classification using deep neural networks with smartphone images. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, 33(12), 1127-1141.
  • 前田紘弥, 関本義秀, 瀬戸寿一, 樫山武浩, 小俣博司, 機械学習とスマートフォンを用いた道路の損傷画像のリアルタイム検出と修繕対応基準における各特徴量の重要度比較, 交通工学論文集, 2018, 4 巻, 3 号, p. A_1-A_8.

主な特許

特開2019-139316、分類器構築装置、分類装置、分類器構築方法、分類方法及びプログラム(2019年8月22日)

関連するSDGs項目

  • 目標9:産業と技術革新の基盤をつくろ
  • 目標11:住み続けられるまちづくりを

問い合わせ先

  • 担当: 東京大学関本研究室 
  • メールアドレス: sekimoto[at]csis.u-tokyo.ac.jp
    ※[at]を@に置き換えてください
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