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環エネTOPICS

2019年11月12日
受賞・報道・出版

国際会議4th International Conference on Civil and Building Engineering Informatics(ICCBEI 2019)でICCBEI 2019 Best Paper Award Honorable Mentionedを受賞(環境設計情報学領域 博士前期課程2年 井筒竜宇さん、矢吹信喜教授、福田知弘准教授))

ICCBEI 2019 Best Paper Award Honorable Mentionedを受賞

2019年11月7日(木)・8日(金)にせんだいメディアテークで開催された4th International Conference on Civil and Building Engineering Informatics(ICCBEI 2019)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、矢吹信喜教授、福田知弘准教授がICCBEI 2019 Best Paper Award Honorable Mentionedを受賞しました。受賞した論文タイトルは「AS-BUILT DETECTION OF STEEL FRAME STRUCTURE USING DEEP LEARNING(深層学習を用いた鋼骨組構造における出来形検出)」です。

論文の概要

近年、建設現場における出来高管理作業は、現場で撮影した写真や図面詳細図だけでなくBIMモデルを用いることで視覚的に進捗状況を把握する事が出来ます。しかしながら、この作業は時間がかかるだけでなく人的ミスが発生しやすい作業であるため、人の作業により進捗状況の把握を行うのではなく、システム上で進捗状況をより正確で効率的に把握する事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、撮影時の施工現場の進捗を効率的に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 CNNやSegmentation CNNに対してファインチューニングを行うことで、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、二つのCNNモデルを統合することによって鉄骨構造に対してセマンティックセグメンテーションを行う事の出来るシステムを構築しました。

発表論文

Ryu Izutsu, Nobuyoshi Yabuki, and Tomohiro Fukuda. (2019). As-built Detection of Steel Frame Structure Using Deep Learning, Proceedings of the 4th International Conference on Civil and Building Engineering Informatics  (ICCBEI 2019), 25-32.

http://iccbei2019.com/prg/ICCBEI2019_Proceedings.pdf