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公開番号2024146216
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-15
出願番号2023058993
出願日2023-03-31
発明の名称損傷度予測装置、損傷度予測方法、学習済モデルの生成方法、及び学習済モデル
出願人五洋建設株式会社
代理人弁理士法人朝日特許事務所
主分類G06N 20/00 20190101AFI20241004BHJP(計算;計数)
要約【課題】入力データとして画像データを与えても適切な予測結果を出力することができる技術を提供する。
【解決手段】損傷度予測装置1は、梁構造における梁とその周辺にある複数の周辺梁の劣化度を表す画像データ、各々の梁の位置データ、外力条件、梁の数値データ等を説明変数とし、構造解析によって得られた梁の損傷状態データを目的変数とする教師データを用いた機械学習により生成された、学習済モデルM1を記憶する記憶手段11と、損傷度予測対象梁の劣化度とその周辺にある複数の周辺梁の劣化度を表す画像データと、各々の梁の位置データとを学習済モデルM1の画像AI41に入力する第1の入力手段21と、損傷度予測対象梁の梁構造に関するデータと、外力条件と、損傷度予測対象梁の数値データと、学習済モデルM1のデータAI42に入力する第2の入力手段22とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
桟橋又は橋梁の梁構造における１の梁の劣化度を表す画像データ及び当該１の梁の周辺にある複数の周辺梁の劣化度を表す画像データと、当該１の梁と当該複数の周辺梁の各々の当該桟橋又は橋梁における位置を表す位置データと、前記梁構造に関するデータと、前記１の梁を含む桟橋又は橋梁に及ぼす外力条件と、当該梁構造における前記１の梁の数値データとを説明変数とし、構造解析によって得られた前記１の梁の損傷状態データを目的変数とする教師データを用いた機械学習により生成された、学習済モデルを記憶する記憶手段と、
桟橋又は橋梁の梁構造における損傷度予測対象梁の劣化度を表す画像データ及び当該損傷度予測対象梁の周辺にある複数の周辺梁の劣化度を表す画像データと、当該損傷度予測対象梁と当該損傷度予測対象梁の周辺にある当該複数の周辺梁の各々の当該桟橋又は橋梁における位置を表す位置データとを、前記学習済モデルに入力する第１の入力手段と、
前記損傷度予測対象梁の梁構造に関するデータと、前記損傷度予測対象梁を含む桟橋又は橋梁に及ぼす外力条件と、前記損傷度予測対象梁の数値データとを、前記学習済モデルに入力する第２の入力手段と、
前記学習済モデルから得られる前記損傷度予測対象梁の損傷状態に応じた第２の損傷状態データを出力する出力手段とを備え、
前記学習済モデルは、
前記第１の入力手段による入力に応じて得られた前記損傷度予測対象梁の損傷状態に応じた第１の損傷状態データを出力する画像ＡＩと、
前記第１の損傷状態データを入力し、当該第１の損傷状態データと前記第２の入力手段による入力とに応じて得られた前記第２の損傷状態データを前記出力手段に出力するデータＡＩとを備える
損傷度予測装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
桟橋又は橋梁の梁構造における１の梁の劣化度を表す画像データ及び当該１の梁の周辺にある複数の周辺梁の劣化度を表す画像データと、当該１の梁と当該複数の周辺梁の各々の当該梁構造における位置を表す位置データと、当該１の梁を含む桟橋又は橋梁に及ぼす外力条件を表す画像データとを説明変数とし、当該１の梁の損傷状態を目的変数とする教師データを用いた機械学習により生成された、学習済モデルを記憶する記憶手段と、
桟橋又は橋梁の梁構造における損傷度予測対象梁の劣化度を表す画像データ及び当該損傷度予測対象梁の周辺にある複数の周辺梁の劣化度を表す画像データと、当該損傷度予測対象梁と当該損傷度予測対象梁の周辺にある当該複数の周辺梁の各々の当該梁構造における位置を表す位置データと、当該桟橋又は橋梁に及ぼす外力条件を表す画像データとを、前記学習済モデルに入力する入力手段と、
前記入力手段による入力に応じて得られた前記損傷度予測対象梁の損傷状態に応じた損傷状態データを出力する出力手段と
を備える損傷度予測装置。
【請求項３】
桟橋又は橋梁の梁構造における１の梁の劣化度を表す画像データ及び当該１の梁の周辺にある複数の周辺梁の劣化度を表す画像データと、当該１の梁と当該複数の周辺梁の各々の当該桟橋又は橋梁における位置を表す位置データと、前記梁構造に関するデータと、前記１の梁を含む桟橋又は橋梁に及ぼす外力条件と、当該梁構造における前記１の梁の数値データとを説明変数とし、構造解析によって得られた前記１の梁の損傷状態データを目的変数とする教師データを用いた機械学習により生成された、学習済モデルを記憶する記憶手段と、
前記桟橋又は橋梁における損傷度予測対象梁の劣化度を表す画像データと、当該損傷度予測対象梁の周辺にある複数の周辺梁の劣化度を表す画像データと、当該損傷度予測対象梁と当該損傷度予測対象梁の周辺にある当該複数の周辺梁の各々の当該桟橋又は橋梁における位置を表す位置データと、前記損傷度予測対象梁の梁構造に関するデータと、前記損傷度予測対象梁を含む桟橋又は橋梁に及ぼす外力条件と、前記損傷度予測対象梁の数値データとを前記学習済モデルに入力する入力手段と、
前記入力手段により入力されたデータに応じて得られた前記損傷度予測対象梁の損傷状態データを出力する出力手段と
を備える損傷度予測装置。
【請求項４】
前記位置データは、前記梁構造における各梁の座標値、前記梁構造における各梁につけられた通し番号、又は、前記梁構造における各梁の画像データを所定の順番で取得したときの前記梁構造における各梁の相関位置のいずれかである
請求項１～３のいずれか１項に記載の損傷度予測装置。
【請求項５】
前記数値データは、当該梁の寸法、当該梁の両端部における杭の有無、当該梁を支持する杭の長さ若しくは突出長、又は当該杭の特性値のうち少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の損傷度予測装置。
【請求項６】
前記梁構造に関するデータは、前記桟橋又は橋梁を構成する梁の列数を含む
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の損傷度予測装置。
【請求項７】
前記外力条件は、地震、動的な荷重、静的な荷重を含む
請求項１又は３に記載の損傷度予測装置。
【請求項８】
前記損傷状態データは、少なくとも、梁の損傷の度合い、損傷の面積又は損傷の面積割合のいずれかを表すデータである
請求項１～３のいずれか１項に記載の損傷度予測装置。
【請求項９】
前記複数の周辺梁は、前記学習済モデルの学習結果から説明変数の対象であると判断された範囲に含まれる梁である
請求項１～３のいずれか１項に記載の損傷度予測装置。
【請求項１０】
前記出力手段は、前記第２の損傷状態データとして、前記梁構造における損傷区分に基づく損傷度分布を、梁構造を示す図上にマッピングして出力する
請求項１に記載の損傷度予測装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、桟橋又は橋梁の梁構造における損傷を予測する技術に関する。
続きを表示（約 3,000 文字）【背景技術】
【０００２】
構造物の施工又は保守点検のための技術が知られている。一般に、桟橋の梁構造に対し外力が与えられたときの損傷を予測又は評価するためには、非特許文献１に記載された詳細定期点検診断を実施し、その結果に基づいた構造解析が行われる。しかしながら、詳細定期点検結果を用いて残存耐力評価を得るまでには時間を要すため、評価中に評価対象構造物が大きな外力を受ける可能性が高くなり、評価結果を得る前に大きな外力を受けてしまうと、評価結果自体の価値はなくなってしまう。また、時間や費用の面から、詳細点検自体を実施しない、又は詳細定期点検診断を実施しても対象構造物の残存耐力を評価しないこともあり、その場合には現状の保有耐力を把握できないことから、原形復旧を前提とした補修に留まらざるを得ず、合理的な補修にならない。以上のことから詳細定期点検診断及びその結果に基づいた構造解析にはコストや時間がかかるため、一般点検診断から得られる劣化度判定結果から比較的簡易に残存耐力を評価する手法が提案されている（非特許文献２）。
【０００３】
また、本発明者らは先に特許文献１において、桟橋又は橋梁の損傷度予測装置として、桟橋又は橋梁の梁構造における劣化度分布又は健全性判定分布のマップ、当該梁構造の平面形状、及び前記梁構造に与えられる外力を入力データとし、前記梁構造に前記外力が与えられたときの構造解析結果から得られる前記梁構造の損傷状態を示す情報を出力データとする教師データを与えて機械学習をさせた学習済モデルを用いる装置を提案した。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２１－１４３５７５号公報
【非特許文献】
【０００５】
国土交通省港湾局監修、「港湾の施設の維持管理技術マニュアル（改訂版）」一般財団法人沿岸技術研究センター、２０１８年７月、ｐ．２９６、ｐ．３１７
宇野州彦・岩波光保“劣化度判定結果を活用した残存耐力評価手法の実桟橋への適用”土木学会論文集Ｂ３（海洋開発），第７４巻第２号、ｐｐ．Ｉ＿５５－Ｉ＿６０、２０１８．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の技術においては、入力データとして劣化度分布又は健全性判定分布のマップ、梁構造の平面形状を画像データとして与える場合、本願発明者らの研究によれば、未知の形状（すなわち学習したことのない形状）の桟橋又は橋梁に対して予測を行うときに、例えば過去に学習した桟橋又は橋梁の形状の中から近い形状のものを出力するなど、桟橋又は橋梁の形状を誤認識してしまうことがある。
【０００７】
これに対し本発明は、入力データとして画像データを与えても適切な予測結果を出力することができる技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、桟橋又は橋梁の梁構造における１の梁の劣化度を表す画像データ及び当該１の梁の周辺にある複数の周辺梁の劣化度を表す画像データと、当該１の梁と当該複数の周辺梁の各々の当該桟橋又は橋梁における位置を表す位置データと、前記梁構造に関するデータと、前記１の梁を含む桟橋又は橋梁に及ぼす外力条件と、当該梁構造における前記１の梁の数値データとを説明変数とし、構造解析によって得られた前記１の梁の損傷状態データを目的変数とする教師データを用いた機械学習により生成された、学習済モデルを記憶する記憶手段と、桟橋又は橋梁の梁構造における損傷度予測対象梁の劣化度を表す画像データ及び当該損傷度予測対象梁の周辺にある複数の周辺梁の劣化度を表す画像データと、当該損傷度予測対象梁と当該損傷度予測対象梁の周辺にある当該複数の周辺梁の各々の当該桟橋又は橋梁における位置を表す位置データとを、前記学習済モデルに入力する第１の入力手段と、前記損傷度予測対象梁の梁構造に関するデータと、前記損傷度予測対象梁を含む桟橋又は橋梁に及ぼす外力条件と、前記損傷度予測対象梁の数値データとを、前記学習済モデルに入力する第２の入力手段と、前記学習済モデルから得られる前記損傷度予測対象梁の損傷状態に応じた第２の損傷状態データを出力する出力手段とを備え、前記学習済モデルは、前記第１の入力手段による入力に応じて得られた前記損傷度予測対象梁の損傷状態に応じた第１の損傷状態データを出力する画像ＡＩと、前記第１の損傷状態データを入力し、当該第１の損傷状態データと前記第２の入力手段による入力とに応じて得られた前記第２の損傷状態データを前記出力手段に出力するデータＡＩとを備える損傷度予測装置を提供する。
【０００９】
また、本発明は、桟橋又は橋梁の梁構造における１の梁の劣化度を表す画像データ及び当該１の梁の周辺にある複数の周辺梁の劣化度を表す画像データと、当該１の梁と当該複数の周辺梁の各々の当該梁構造における位置を表す位置データと、当該１の梁を含む桟橋又は橋梁に及ぼす外力条件を表す画像データとを説明変数とし、当該１の梁の損傷状態を目的変数とする教師データを用いた機械学習により生成された、学習済モデルを記憶する記憶手段と、桟橋又は橋梁の梁構造における損傷度予測対象梁の劣化度を表す画像データ及び当該損傷度予測対象梁の周辺にある複数の周辺梁の劣化度を表す画像データと、当該損傷度予測対象梁と当該損傷度予測対象梁の周辺にある当該複数の周辺梁の各々の当該梁構造における位置を表す位置データと、当該桟橋又は橋梁に及ぼす外力条件を表す画像データとを、前記学習済モデルに入力する入力手段と、前記入力手段による入力に応じて得られた前記損傷度予測対象梁の損傷状態に応じた損傷状態データを出力する出力手段とを備える損傷度予測装置を提供する。
【００１０】
また、本発明は、桟橋又は橋梁の梁構造における１の梁の劣化度を表す画像データ及び当該１の梁の周辺にある複数の周辺梁の劣化度を表す画像データと、当該１の梁と当該複数の周辺梁の各々の当該桟橋又は橋梁における位置を表す位置データと、前記梁構造に関するデータと、前記１の梁を含む桟橋又は橋梁に及ぼす外力条件と、当該梁構造における前記１の梁の数値データとを説明変数とし、構造解析によって得られた前記１の梁の損傷状態データを目的変数とする教師データを用いた機械学習により生成された、学習済モデルを記憶する記憶手段と、前記桟橋又は橋梁における損傷度予測対象梁の劣化度を表す画像データと、当該損傷度予測対象梁の周辺にある複数の周辺梁の劣化度を表す画像データと、当該損傷度予測対象梁と当該損傷度予測対象梁の周辺にある当該複数の周辺梁の各々の当該桟橋又は橋梁における位置を表す位置データと、前記損傷度予測対象梁の梁構造に関するデータと、前記損傷度予測対象梁を含む桟橋又は橋梁に及ぼす外力条件と、前記損傷度予測対象梁の数値データとを前記学習済モデルに入力する入力手段と、前記入力手段により入力されたデータに応じて得られた前記損傷度予測対象梁の損傷状態データを出力する出力手段とを備える損傷度予測装置を提供する。
（【００１１】以降は省略されています）

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