★トンネル立坑での調査事例について／Calta(株)／鉄道★

<概要説明>
トンネルの換気を目的に軌道階から地上まで続いている立坑の壁面について、 仮設足場を組まなければ、 構造物の調査を行うことができなかった

<導入実績 ・ 効果 (トンネル立坑内部の壁面調査)>
30m級の立坑で足場を用いず ド ロ ーン調査／早く、 安く、 安全に調査

<ト ンネル壁面 ド ローン撮影におけるデータの比較検証>
５つの取得データ(動画・点群・ フォ トグラメ トリ ・オルソ画像・AI画像診断)ごとの検査への活用における有効性について比較を行った。
ト ンネル壁面 ド ローン撮影におけるデータの比較検証
（１）動画
足場等を設置 しなければ近接で見ることができなかった壁面について、 損傷等の状況を確認することができた。しかし、 動画からでは損傷位置の特定,寸法計測が困難であった。
（２）点群
動画からでは変状位置を把握する ことが困難であったが,3D点群にすることで,構造物を立体的に把握できた。
3D点群では,外形イメージしたり,計測することについて有効であったが, 損傷の詳細確認については困難であった。
（３）フォトグラメトリ
点で構成される点群データ と比較して、 テクスチャが貼られていることで、剥落や鉄筋露出、 漏水箇所などについては詳細な寸法計測まで可能
ひび割れ(特に1m m幅以下)のような画質の品質に依存して確認の可否が決まるような損傷については確認できない場合もある
（４）オルソ画像 ： 撮影動画から平面的に構造物を表現
オルソ画像によ り,平面的に損傷を捉えることで,技術者により机上で変状展開図を作成することができた。
（５）AI画像診断
オルソ画像より、 机上で技術者が確認できるひび割れ等の損傷について網羅できるような検出結果には至らなかった。 必要に応じて、 人力での補完等が必要である。

＜今後の課題＞
AI画像診断技術のみでなく、画像処理技術や3Dメッシュデータからの凹凸診断などといった別手法での損傷検出について、 今後検証を行う予定で様々な組み合わせで自動診断精度向上を図っていく。