杏吧原创（本社：东京都港区、社长：野村俊明）はこのたび、秋田大学、筑波大学と共同で、トンネル切羽や掘削のり面における地质评価の高度化?自动化を目指した「マルチスペクトル画像を利活用した地质状况自动评価システム」(特许出愿：2017-083872)を开発し、施工现场における试験运用を开始しました。
开発の背景?课题
トンネルやダムなど山岳土木建设现场では计画地点の地质状况を调査し、その状况に応じて最适な设计および施工を実施することになります。ただし、调査?设计段阶では种々の制约があるとともに调査精度自体に限界があることから、事前に広范の地山深部にわたり详细な地质状况を把握することは困难です。そのため、施工段阶でトンネル切羽や掘削のり面の地质状况を直接、详细に确认することにより、事前に想定していた地质と実际との差异を评価し、その状况に応じて设计や施工计画を适宜见直すことが重要となります。また、地质状况の适切な评価には多くの场合地质専门技术者の知见が必要となります。しかし、适切なタイミングで全ての评価に地质専门技术者が立ち会うことは难しく、施工中の地质评価を适切かつ効率的に进めることが最适な现场运営の课题となっています。
本システムの概要
2016年に当社は、人工知能の画像认识技术の利活用による岩盘の工学的特性の自动评価システム（?トンネル切羽础滨自动评価システム?注(1)を开発し、トンネル支保の设定根拠となる弾性波速度を、切羽の通常の写真画像から80％以上の认识率で自动的に特定することに成功しました。
今回开発したシステムは、マルチスペクトル画像注(2) (図１)の利活用により础滨による自动评価のさらなる精度向上を目指したものです。トンネル切羽や掘削のり面でスペクトルカメラ注(3) （図２）によりマルチスペクトル画像を取得し、岩石种や风化程度などを自动的に判定します。火山岩と深成岩から各３种类、合わせて６种类の岩石供试体でスペクトル强度注(4)特性の形状（図３）を取得し、その形状と岩石种との関係を教师データ注(5) として颁狈狈法注(6)に学习させ、90％以上の正答率で岩石种を自动判定することに成功しました。
今后の展开について
现在、さらに多くの种类の岩石供试体を用いて岩种评価の自动化の検讨を进めると同时に、风化や変质の程度など岩盘の工学的特性に影响を及ぼす要素を定量的に评価する手法を検讨しています。また、岩石供试体での検讨结果を基に面的に地质状况を自动判定する手法（図４）の开発に着手しており、现状では地质専门技术者に委ねられている地质図作成の自动化の検讨も进めています。
今后も、当社は人工知能や有用なセンシング技术などを建设现场へ积极的に导入?展开し、施工中に必要となる各种评価の高度化?自动化、および施工の最适化?省力化に取り组んでいきます。
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?トンネル切羽础滨自动评価システム?：地质専门技术者が経験的に把握している「新鲜岩～弱风化岩～强风化岩」と渐移的に変化する岩盘の外観を人工知能が精度よく认识する技术。トンネル支保の设定根拠となる弾性波速度を切羽写真により础滨が80％以上の认识率で特定する。（2016年9月20日公表 特许出愿：2016-146956）
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マルチスペクトル画像：复数の波长帯の电磁波を记録した画像。目视で认识できる可视光线の波长帯の电磁波だけでなく、紫外线や赤外线、远赤外线など人の目で见えない不可视光线の波长帯の电磁波も记録される。
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スペクトルカメラ：紫外-可視-近赤外線域で波長毎のバンド情報を分光イメージングできるカメラ。当社が今回採用したエバジャパン社製のスペクトルカメラNH-8は、３分程度の撮影時間で、波長範囲380nm-1,000nm のスペクトル反射特性が125 波長帯に分光して取得される。
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スペクトル强度：感光面に入射する光の照度、すなわち単位面积当たりの入射光束で表わされる。
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教师データ：机械学习を実施する际に事前に与えられたデータのことをいう。「例题＝先生からの助言」とみなして、それをガイドに学习（＝データへの何らかのフィッティング）を行うところからこの名がある。
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CNN法（Convolutional Neural Networks）：脳機能に見られるいくつかの特性を、計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルであるニューラルネットワークを多層化した手法の一つで、畳み込みニューラルネットワークと呼ばれる。これに画像などのデータを入力すると、情報が第1層からより深くへ伝達されるうちに各層で学習が繰り返される。この過程で、これまでは画像や音声などそれぞれのデータの研究者、技術者が手動で設定していた特徴量が自動で計算される。
【図1】マルチスペクトル画像の概念図
【図2】スペクトルカメラ（エバジャパン社製 狈贬-8）の外観および撮影状况
【図3】マルチスペクトル强度特性図
【図4】トンネル切羽における风化度自动评価画像