道路ひび割れセグメンテーション

Sobelフィルタによるグラデーション検出で、微細なひび割れパターンを高精度に抽出します。

検出されたひび割れ領域を色分けして元画像に重畳表示。重度は赤、中度はオレンジ、軽度は黄色で表示します。

損傷面積率、検出領域数、個別領域のピクセル数を自動算出。客観的な劣化度評価が可能です。

Canvas APIのみで画像処理を実行。AIモデルの取得は不要で、入力画像を解析のために外部送信しません。ページの初回表示やアクセス解析には通信が発生します。

BIM/CIMとの連携

検出結果を3次元モデルに紐付け、損傷箇所の空間的な分布を可視化。施設管理システムへのデータ連携も容易です。

ドローン点検との統合

ドローンで撮影した画像をエッジデバイスで即時解析。飛行中にリアルタイムでひび割れを検出し、追加撮影箇所を自動判定。

時系列比較

同一箇所の定点撮影画像を蓄積し、ひび割れの進展速度を算出。劣化予測モデルへの入力データとして活用可能。

点検報告書ドラフトへの転記

検出結果を、国土交通省の定期点検要領や管理者指定様式を参考にした独自ドラフトへ転記する仕組みを設計できます。正式な点検調書は必要項目を満たしたうえで、点検技術者が確認・作成します。

撮影距離を近くする

ひび割れが画像内で十分な太さ（数ピクセル以上）になるよう近接撮影してください。 ドローンの場合は高度5m以下が推奨です。

均一な照明条件

強い影や逆光はエッジ検出のノイズになります。曇天時や日陰での撮影が最適です。 フラッシュ撮影は反射を生むため避けてください。

高解像度画像を使用

解像度が高いほど微細なひび割れを検出できます。スマートフォンの場合は最高解像度で撮影し、 圧縮は最小限にしてください。

対象面に正対して撮影

斜めからの撮影はひび割れの見え方が変わります。可能な限り壁面・路面に正対して撮影すると、 面積率の精度が向上します。

●通信圏外で即時判定

トンネル内部・山間部・橋梁下面など通信圏外の現場でも、エッジデバイス上でAI推論が完結。 撮影直後に損傷判定が得られます。

●画像データの機密保持

防衛施設や重要インフラの点検画像は機密性が高いケースがあります。 本デモでは画像を解析のためにクラウドへ送信しません。通信・外部保管に伴う情報漏えいリスクを低減できますが、端末自体の管理やアクセス制御は別途必要です。

●ランニングコストゼロ

クラウドAPIの従量課金なし。大量画像を処理してもコストは電気代のみ。 年間数千枚規模の定期点検でもコスト効率に優れます。

●現場フィードバック

「持ち帰り分析→結果報告→再訪問」のサイクルを排除。撮影→判定が数秒で完了し、 見落とし箇所をその場で再撮影できます。