第44回土木情報学シンポジウム　優秀発表賞を受賞

2019年9月26日（木）・27日（金）に土木学会講堂で開催された、第44回土木情報学シンポジウムにおいて、環境設計情報学領域（矢吹研究室） 博士前期課程2年の井筒竜宇さんが優秀講演者として表彰されました。受賞した論文タイトルは「深層学習を用いた鋼骨組構造における出来形検出に関する基礎的検討」です。

深層学習を用いた鋼骨組構造における出来形検出に関する基礎的検討

建設現場における出来高管理は、通常写真を撮影し、図面詳細図やBIM/CIM（Building/Construction Information Modeling）モデルと照らし合わせて行います。この作業は時間がかかり人的ミスも発生しやすいことから、より正確で効率的に進捗状況を把握する手法が求められています。

井筒さんの研究では深層学習を活用し、施工途中の鋼骨組構造における梁や柱などの各構造部材をカメラで撮影した画像から検出することで、効率的に施工現場の進捗を把握する事が出来るシステムの構築を目指しています。画像から鋼骨組構造を検出する為に、既存のObject Detection Convolutional Neural Network (CNN)とSegmentation CNNをファインチューニングすることで、実際の施工における鋼骨組構造物の柱や梁などの構造部材ごとに検出可能なCNNを構築しました。

発表論文

井筒竜宇, 矢吹信喜, 福田知弘: 深層学習を用いた鋼骨組構造における出来形検出に関する基礎的検討, 第44回土木情報学シンポジウム講演集，Vol.44，pp.161-164，2019.9.