杏吧原创(本社:东京都港区、社长:福富正人)は、滨颁罢の活用により山岳トンネル工事の生产性を大幅に高める取组みを推进しています。その一环として、このたび、株式会社エルグベンチャーズ(东京都目黒区、社长:吉田光孝)と共同で、山岳トンネル工事の切羽の作业サイクルを切羽监视カメラで撮影した画像から判别する「切羽作业サイクル判定システム」を开発しました。
これにより、现场で特别な设备を追加することなく、トンネルの施工サイクルのデータを自动かつ高精度で取得出来るようになりました。
1.开発の背景
山岳トンネルは、切羽での作業を繰り返しながら通常1.0~2.0 m程度ずつ掘り進められます。最初に、発破などで岩盤を破砕し、破砕した岩盤片(ずり)を坑外に搬出します。次に、鋼製支保工建込み、コンクリート吹付け、ロックボルト打設といった支保部材の設置作業を行い、トンネルの安定を図ります。この一連の作業の流れを掘削サイクルといいます(図1)。これらの作业は、基本的に重复して行われることはなく、顺番に进められていきます。これらの作业工程をタイムテーブルにしたものが掘削サイクルタイムです。
掘削サイクルタイム内の各工程はそれぞれクリティカルパスとなることから、トンネル掘削作业の効率化に向けては适切に把握し、作业改善を行うことが重要です。
これまでに、当社では、作业サイクルを把握する试みとして、重机に滨颁タグなどをつけて稼働状况からサイクルを推定する方法などを试行してきましたが、データを集めるための手间とコストが课题でした。
2.山岳トンネル切羽作业サイクル判定システムの开発
当社と株式会社エルグベンチャーズは、山岳トンネルの切羽作业の监视用カメラの画像に着目し、その画像から础滨により掘削サイクルを极めて高い精度で取得するシステムを构筑しました。
これまでの础滨による画像识别では、掘削サイクルのうち「削岩とロックボルト作业」、「钢製支保工建込みとコンクリート吹付け」が、同じ重机を用いた类似作业であるため、その违いを正确に判别することは困难でした。今般は、础滨による全体画像の识别技术(写真1)に、物体検知アルゴリズム驰翱尝翱(注1)を用いてアームなどのオブジェクトを特定する技术(写真2)を组み合わせることよりこの课题を解决し、少ない教师データで类似作业を见分ける仕组みを构筑しました。
3.本システムの特徴
本システムは、以下の特徴を有し、トンネルの専门技术者が画像を见て判别するのと逊色のない精度で、掘削サイクルデータを取得することができるようになりました。
- 切羽监视カメラの画像のみで、掘削サイクルデータを取得することが可能。
- 一般的な切羽监视カメラ画像をそのまま使用可能。
- 过去に记録した切羽监视カメラの画像データの分析も可能。
- 新规现场に导入する际の教师データによる学习の手间を最小化。
4.今后の展开
各トンネル现场に设置している切羽カメラで取得したデータの分析を行い、施工の无理?无駄を把握し、施工効率面?品质面での作业改善を行っていきます。
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YOLO(You Only Look Once)
リアルタイムでオブジェクトを検出するアルゴリズム
図1: トンネル掘削サイクル
写真1:切羽カメラ画像
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(补)エレクターの认识
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(产)生コン车の认识
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(肠)火薬运搬车の认识
写真2:驰翱尝翱による物体検知例