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2017年12月6日

 

 

 

報道各位

エアロセンス 株式会社

    産業用ドローン向けクラウドサービス「エアロボクラウド」
点検用機能を強化、AIを用いた自動判別機能の提供を開始

 エアロセンス株式会社(東京都文京区、代表取締役:谷口恒、以下エアロセンス)は、産業用ドローン向けクラウドサービス「AEROBO® Cloud」(エアロボクラウド)において、AI(人工知能)を用いて自動的に傷や劣化等を検出し、ドローン空撮画像を用いた点検作業のサポートを行う点検機能の提供を開始しました。現在は点検機能の第一弾としてシート上の傷や劣化を検出するシート点検エンジンが利用可能です。

 エアロボクラウド(https://aerobocloud.com)は、ドローンを活用した測量や点検業務をサポートするために、大量の撮影データやフライトの管理、点群や3Dモデルを作成する写真測量処理など、一連のワークフローをウェブブラウザだけで簡単に実現できるクラウドサービスです。これまでは測量支援のための機能を主に提供しておりましたが、今後は測量だけでなく点検分野においても機能を拡充していきます。

エアロボ点検のクラウド上での自動化

 エアロセンスでは昨年からドローン空撮画像を用いた点検業務に取り組んでおり、これまでも福島県南相馬市でのシート点検ソリューションの提供を始め、さまざまな点検業務をおこなってきました。これらは自律型ドローンによる自動飛行、クラウドでのオルソ画像(大きな一枚の写真地図画像)合成処理を提供することで実現していました。これまでのドローン空撮画像を利用した点検作業は次のような流れになります。
1.    ドローンで点検対象となる領域を空撮
2.    エアロボクラウドへ空撮画像をアップロード
3.    高速なクラウド上でのデータ処理によるオルソ画像の作成
4.    作成したオルソ画像を拡大しながら損傷位置を人手で確認

図1.従来のドローン点検のワークフロー

 図1:従来のドローン点検のワークフロー
 
 このたび提供を開始したクラウド上での自動点検機能では、人手で判定した損傷を学習することで、損傷の判定をクラウド上で自動化することが可能となります。 これにより、昼間に撮影しアップロード、次の日の朝にはクラウド上でオルソ画像と点検結果がダウンロード可能となり、効率的な点検ワークフローを実現できます。今回点検エンジンを導入したことにより、人手に頼っていた従来のワークフローと比較して作業時間を約60%を削減することができました。

図2.シート損傷の自動検出例

 図2: シート損傷の自動検出例

また、点検機能の利用の様子を以下の動画で紹介しています。
https://youtu.be/r1uT_XDP3Oo

機械学習を用いた自動検出処理

 エアロボ点検で用いる点検エンジンでは、Deep Learningと呼ばれる機械学習の技術を利用して検出の自動化と高い精度を実現しています。シート点検の例では、天候による光の加減や降雨による湿潤、土汚れなど多様な状態のシート画像から、補修が必要となるレベルの傷や劣化については90%以上の精度で検出することが可能です(図2)。 
 また、これまでエアロセンスでは空撮画像にDeep Learningをはじめとする画像解析手法を適用することで、自動車の検出およびカウント、エアロボマーカー(測量用マーカー)の自動検出(図3)による測量処理の全自動化など、価値ある情報の抽出、ワークフローの効率化に取り組んでまいりました。エアロボマーカーとクラウドの自動連携では、空撮画像中に存在するマーカーを自動的に検出し、マーカーの測位結果とマッチングすることで、測量処理に必要なマーカー座標の入力を全て自動化しています。これにより後処理作業の大幅な効率化に成功し、高い評価をいただいています。

図3.エアロボマーカー自動検出例

 図3: エアロボマーカー自動検出例

エアロボ点検エンジンの今後の計画

 エアロボ点検では、現在はRGBの空撮画像を用いたシート点検エンジンの提供を開始しましたが、今後は利用できるエンジンを随時拡充していく予定です。RGB以外にも赤外線画像を用いた点検、また地上面だけでなく壁面点検についても研究開発を進めており、自動検出エンジンに限らず点検結果の確認を効率化するためのウェブブラウザ上でのUI開発も進めています。


AEROBO®(エアロボ)はエアロセンス株式会社の登録商標です。

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