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

1.3 統計、機械学習、データ同化、アルゴリズム、数理的基礎、データマイニング
1.4 可視化、ビジュアル分析
2.2 計算工学?ものづくり（データ駆動シミュレーション、構造解析、流体解析、暗黙知の解析、コネクテッドインダストリー　等）
2.4 スマートシティ（交通?物流最適化、まちづくり、衣食住環境、防犯、等）
2.5 地理空間情報（リモートセンシング、人流）
2.6 データ市場（データ取引/契約、データ価値化/価値共創）
2.7 防災?復興知（地震、津波、火山、気象、水害、自然災害　等）

関本义秀

空间情报科学研究センター

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。

プロジェクトに関する鲍搁尝

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）社会基盘情报流通推进协议会

主な関连论文

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, 関本义秀, 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