2016年9月15日 更新

トプコンと東芝がインフラ劣化高速診断事業に共同参入

トプコンは29日、東芝と共同で道路やトンネルなどのインフラ設備の劣化診断事業に参入すると発表した。アスファルトの路面のひび割れを調査・診断するシステムを開発し、9月にも販売を始める。

351 view お気に入り 0
日本では、首都高速1号線など、昭和39年に開催された東京オリンピックの時に建設されたインフラが非常に多い。今後20年で、建設後50年以上経過する道路橋(橋長2m以上)の割合は現在の約16%から約65%となるなど、高齢化の割合は加速度的に増加するとも言われている。 こうしたインフラ設備の更新・修繕需要が2020年ごろから増加が見込まれることから、こうした需要を取り込みたいようだ。

 具体的には、トプコンの全地球測位システム(GPS)技術と東芝の画像処理技術を組み合わせる。自動車にGPS機能を搭載した診断装置をのせ、走行しながら路面を動画撮影する。画像を分析してアスファルトのひび割れの場所や程度を自動検出する。従来の人による作業より作業時間を約4割短縮できる。

現在、インフラの修繕を担える人材が不足しており、「人による調査・点検」を補完する技術として非接触インフラ点検用ロボット技術が注目されている。日本再興戦略の1つである「インフラ超寿命化計画」の中でも、インフラ劣化を点検出来るシステムに言及があった。

 このシステムは、トプコンが販売窓口となり、東芝が画像解析で協力する。測量会社や建設コンサルタント向けに初年度で数億円の売り上げをめざすそうだ。

<参考資料>
トプコンと東芝はインフラ劣化高速診断事業に共同参入(株式会社トプコンHP)
 トプコン、東芝とインフラ劣化診断事業に参入(日経新聞:2015/6/29)
インフラ長寿命化基本計画(国土交通省)
1 件

関連する記事 こんな記事も人気です♪

日本が進めるAI画像診断支援②

日本が進めるAI画像診断支援②

大量に集められた医用画像データベースを用いて、いかに効率的に解析可能な教師データを作成していくか、またAIをどのように臨床業務のワークフローに組み入れていくか、がAI画像診断支援の実装に向けた今後の大きな課題です。今回は、AI画像診断支援の実装に向けた具体的な取り組みについて紹介します。
木田智士 | 504 view
日本が進めるAI画像診断支援①

日本が進めるAI画像診断支援①

AIによる医用画像診断支援を進めていくためには、大量の医用画像データが必要です。現在、日本の学会や研究所が中心となって、大規模な医用画像データベースの構築が進んでいます。今回は、その大規模データベース構築の現状について紹介します。
木田智士 | 852 view
ディジタル画像処理~pythonによる空間フィルタリングpart1~ 

ディジタル画像処理~pythonによる空間フィルタリングpart1~ 

ディジタル画像処理を解説します.今回は,代表的な空間フィルタリングをpythonで実行してみました。
亀谷 桃子 | 865 view
Julia と画像処理②〜画像のセグメンテーション(Seed Region Growing とFelzenszwalbアルゴリズム)〜

Julia と画像処理②〜画像のセグメンテーション(Seed Region Growing とFelzenszwalbアルゴリズム)〜

プログラミング言語「julia」を用いて画像処理を行います.インストールに続き,今回は画像のセグメンテーションのライブラリを用いて,セグメンテーションを行います.
三好 裕之 | 1,358 view

この記事のキーワード

この記事のキュレーター

エルピクセル編集部 エルピクセル編集部