2022-09-09 国土技術政策総合研究所(国総研)
国総研資料 第 1211 号より
【概 要】
少子高齢化による将来的な労働力不足に備え，建設工事の生産性向上が喫緊の課題となっている．港湾分野における生産性向上の取り組みの一つとしては，浚渫工へマルチビーム測深の導入が進められて来た．マルチビーム測深は，従来のシングルビーム測深に比べて多量の点群データを短時間に取得可能であり，面的な計測が行える．一方で，取得する点群データが多いため，マルチビーム測深ではノイズ処理に要する時間が長くなる．ノイズ処理の大半は時間と手間を要する手動処理であり，マルチビーム測深による更なる生産性向上のためには，ノイズ処理時間の短縮が重要である．
本研究では，機械学習の一つである深層学習を応用し，過去のデータから学習して効率的なノイズ処理プログラムを作成する手法を開発した．さらに，実際の浚渫工のマルチビーム測深データを利用して，開発したノイズ処理プログラムの学習プロセス及び推論プロセスの精度検証を実施した．精度検証の結果から，深層学習によって作成されたノイズ処理プログラムは，比較的短い時間で一定の精度においてノイズ処理ができることを確かめた．また，教師データの作成方法及び学習プロセスのパラメータ設定について感度分析を行い，学習を効率的に実行するための要点をとりまとめた．
【担当研究室】
港湾施工システム・保全研究室
【執 筆 者】
辰巳 大介，小川 雅史
