NTTが画像認識AIを用いて社会インフラ設備の錆を97.5％の精度で検出　一括点検で点検稼働の削減へ

▼ ニュースのポイント
①NTTがMMSと画像認識AIを用いて社会インフラ設備の錆を高精度に検出することに成功した。
②同画像認識AIは設備を正しく識別し、錆を高精度に検出できる。
③MMSとAIにより、複数のインフラ設備の一括点検と点検品質の均一化が可能となる。

　NTTは5月16日、モービルマッピングシステム（MMS）を用いて沿道の画像を取得し、画像認識AIにより、社会インフラ設備に発生した錆を97.5％の精度で検出することに成功したと発表した。



　今回の画像認識AIは、さまざまな設備種類・形状、異なる照度、構図で撮影された画像を均等に学習させることで複数の設備を正しく認識することができるというもの。また錆についても、複数のAIの結果を総合的に判断し、逆光や曇りで暗く写った設備からでも小さな錆を高精度に検出できるという。

　この画像認識AIを用いて、MMSで同時撮影した画像を識別することで、複数のインフラ設備を一括で点検でき、現地点検の稼働を削減することができる。また、AIが点検することで点検員毎のバラツキをなくし、点検品質を均一化することが可能となる。

　検証では、NTT西日本がインフラ設備の実地撮影を実施。上向きと横向きのデジタルカメラ各3台を備えたMMSで沿道のインフラ設備を一定間隔で撮影した。

　上向きのカメラでは金物やケーブルなどの柱上設備の画像を取得し、横向きのカメラではガードレールや標識などの道路付属物の画像を取得。

　取得した画像から、画像認識AIにより、柱上設備と道路付属物の画像2000枚のうち1885枚で設備を正しく認識し、錆がある画像722枚のうち704枚で錆を正しく検出することができた。

（画像はプレスリリースより）




NTTニュースリリース
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