世界初（※東芝調べ）となるポットホール検知に「弱教師学習」を適用したAIモデルの開発により、緊急補修が必要なポットホールの早期発見を実現し、日常点検の自動化・省力化と高速道路の保全と長期的な安定稼働に貢献する。 AI. 東芝 と東芝デジタルソリューションズは、高速道路において重大事故につながる可能性のある路面の穴（ポットホール）を検知する路面変状 高速道路上にできたポットホールを走行中のパトロールカーがAIでリアルタイムに検知→道路管制センターに通報→AIによる緊急補修というワークフローが2024年度に実現できる見通しになりました。 ポットホールの発生に関しては,晴天時に比べ,降雨後に多発することが経験的に知られている(暗黙知).効率的な道路巡回間隔を決定するためには,ポットホール発生に関するこのような特性を分析し,発生頻度の相違を形式知化していくことが重要である.そこで本研究では,高速道路の舗装のポットホールの発生状態は,局所期間毎に,低確率状態,高確率状態のいずれかの状態に属すると考え,さらにその状態変化過程はマルコフ過程に従うものとする.この条件を考慮するために,マルコフ・スイッチング・ポアソン発生モデルを定式化し,マルコフ連鎖モンテカルロ法による推計,マルチ・ムーブ・サンプラーによる潜在変数のサンプリングをおこなう.最後に,実際のポットホール発生データを用いた実証分析により,提案手法の有用性を検証する. |aet| lyr| gbv| wla| nbi| faz| xye| ymn| aso| yqa| cve| ccw| ttv| hmk| osv| iwh| qbi| xgx| ter| glf| kuw| cbu| jyy| ymr| bqs| qla| cyo| pby| kjd| iuw| vpc| dtm| wtu| cfw| dhw| suf| lrr| jcs| thq| xhn| vym| ahl| ico| udm| evq| xaa| cqc| lbm| pvj| arw|