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

2.6 ビッグデータ解析技術
2.7 オープンデータ基盤技術
3.5 空間情報（遠隔センシング・環境モニタリング・COVID-19対応）
3.6 エッジコンピューティング応用
3.7 データ利活用
3.8 スマートシティ・都市OS
5.3 市場検証・エビデンスを重視した政策立案・評価（EBPM）
5.6 デジタル政府・自治体
7.1 社会におけるデジタル革命（DX）

関本義秀

空間情報科学研究センター

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．

プロジェクトに関するURL

https://www.mycityreport.jp/roadmanagers $${r2018_SETTINGS.langTextNewWindow}$

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.