こんにちは。昨今では人工知能を利用した構造物のひび割れシステムなど、AI技術の活用が増えてきており、そのような技術自体はそんなに珍しくなくなってきているように感じます。

最近ではよく目にするようになってきたAIを使ったひび割れ検出サービスですが、本日も新たに昨日5月8日より始まったクラック検出サービスをご紹介。

AI画像解析ソリューション「CrackVision」

このサービスですが、ITソリューションプロバイダである、日本システムウェア株式会社(NSW)の開発したもので「Taomi Visionシリーズ」という画像解析ソリューションとして開発されるサービスになります。

「CrackVision(クラックビジョン)」は、その「Taomi Visionシリーズ」の第二弾。


出典:NSW

ちなみに第一弾は「CityVision(シティビジョン)」という街中の人や交通量を可視化する画像解析サービスを提供されていますが、それはまた次の機会に。

クラックビジョンはディープラーニングによる機械学習したAIにより、コンクリート構造物などのひび割れの判定を可能としており、長さや幅の判定も可能な高精度なものとなっています。

CrackVisionの特長

●エッジデバイス処理
・バーチャルチョーキングによるひび割れ検出
・ひび割れ長さを高速判定
・ひび割れ箇所のインターバル表示により撮影動画の確認を効率化
・4K画像の処理も1秒未満で完了

●クラウド処理
・エッジ処理の判定結果より詳細なひび割れの幅や長さを判定
・コンクリートの種類を限定した場合、95%以上の精度で検出。マーキング処理も実施。
・CSV形式のひび割れレポートの出力。

エッジデバイスとクラウドとありますが、エッジデバイスとは下図の部分のことです。

通常はクラウド処理の図のように、直接サーバーへ接続し処理をおこなう形が一般的でしたが、通信が増加するIoT時代にそのままの形では、大量の指令がそのまま直接クラウドに一極集中されることになります。

それを抑えるために事前にデータをさばく場所が必要になりますが、その中間で処理できるデバイスを設置するこの形をエッジコンピューティングと言い、中間の通信デバイスをエッジデバイスと言います。

CrackVisionでは、エッジデバイスとクラウドでそれぞれ上記特長に挙げた処理をおこないます。

エッジコンピューティングの理由

このようにNSW社がエッジコンピューティングをするもう一つの理由としては、エッジデバイスのサイズがドローンに搭載できる程コンパクトな名刺サイズとなっているので、ドローン撮影の際にリアルタイムで処理できるからです。

ドローンのフライト撮影の中でうまく撮れていない部分はリアルタイムで確認できるので、すぐに飛行ルートを変更して対応ができます。


出典:NSW

撮影後にあの部分がうまく撮れていなかった…ということがなくなりますので、撮影環境に不安な要素がある程に安定したフライト調査ができそうですね。

まとめ

AIを活用したひび割れの検出サービスですが、実際にその技術が業界全体で活用されているかと言われれば、まだまだ積極的には利用されていないのが現状だと思います。

イノベーターである大手やベンチャーなどで技術開発が進み、中には淘汰されていくサービスも出てきながらそれを繰り返し、徐々に市場・技術が成熟していっている段階。

しかし、建設業界のテクノロジーによる自動化の流れは間違いなくかなり進んでいると言えます。