03 chun

GPRによる地下埋設物検出および
インフラデータプラットフォーム活用例
東京大学特任准教授全邦釘

日本の埋設管の状況は複雑
 埋設管工事などに伴う
情報取得・手続き煩雑
 現場合わせetcの集合体，
情報が正しい保証がない
 地上情報と相互に視野に
入れる仕組みもない
→GPS+GIS+GPR

Ground Penetrating Radar（地中レーダ）
◎測定模式図及び測定記録
出展：路面下空洞マニュアル（案）全国地質調査業協会連合会
◎基本原理
出展：電磁波のレーダの原理日本無線株式会社
◎基本原理

埋設物検出・DB構築
• AIならびに画像解析技術の活⽤により，
⾒落としを削減し，かつ⾃動化する
• どのくらいずれている可能性があるか，
精度情報も属性に加える
• 検出精度及び位置精度について，蓄積
データおよび物理メカニズム，信号処理
の観点からアプローチする
計測システム
Deep learningによる検出
3Dデータベースの構築 6

地上地下デジタルツインの共通フォーマット，
インフラデータプラットフォームの構築へ
地上をComputer visionまたは点群で，地下をGPRなどで抑えるケース
地上については３次元座標を．路面状況，周辺状況を理解可能に．
地下については空洞／埋設管位置，地盤情報，精度情報を．
点群データ，Computer visionなど
地下埋設物・空洞のレーダ可視化画像など
埋設時の測量データなど台帳データなど
etc
可視化ソフトA
可視化ソフトB
数値解析
様々な
ユースケース

地上地下デジタルツインの共通フォーマット，
地上をComputer visionまたは点群で，地下をGPRなどで抑えるケース
地上については３次元座標を．路面状況，周辺状況を理解可能に．
地下については空洞／埋設管位置，地盤情報，精度情報を．
埋設時の測量データなど
共通フォーマット
インフラデータ
プラットフォーム
台帳データなど
DPP
+API
DPP
+API
etc
可視化ソフトA
可視化ソフトB
数値解析
様々な
ユースケース
DPP
+API
DPP
+API

数値解析事例
地下埋設管地震応答解析
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地上地下デジタルツインのメリット
• 地上＋地下のデータベース
• 埋設物＋地質・地形・地下水
• そこから必要な情報を入手
可能なアプリ構築
• 地質・地盤リスクなどの評価，
共有
• 近接施工への対応
• 2DCAD&3DCAD
• 数量計算・施工コストの検討
• 数値解析，地震解析
• 埋設物の地震被害予測
• 点検・診断・措置への活用
• etc
• ユースケースに合ったデータベースの構築
• 地中レーダー＋地下埋設物の探査
• 複合的なデータベースによる課題解決

埋設管・空洞の自動検出への挑戦
（pix2pix, semantic segmentation）
16
pix2pix：
ある１枚の画像が与えられたときに，
それに対応する画像を返す方法

埋設管・空洞の自動検出への挑戦
（pix2pix, semantic segmentation）
現在，データへのアノテーション中．予備解析結果を示す．
17

解析結果のインテグレーション
現在，データへのアノテーション中．予備解析結果を示す．
18

ARシステムとの連携
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国土交通省HPより

Pix2Pixによる図面からのGIS作成
21
AIによる自動／半自動／
対話型寸法読み取り
高機能な，意味を理解する
OCR，RPA
データを読み取り後，
プラットフォームへ
・・・・
既存データの有効な
取り扱いへ

地上地下情報の共通フォーマット，
埋設時の測量データなど
共通フォーマット
プラットフォーム
様々なユースケース
（可視化，数値解析など）
台帳データなど

地上地下デジタルツイン，
インフラデータプラットフォームのメリット
情報が一元化されることで，データが，必要なときに，
必要なひとに，必要な場所で．
様々な煩雑なやり取りを減らすことができる．
情報が一元化されることで，人間が，複合的に物事を考えることができる．
情報が整理されて見れることで，ミスを減らすことができる．完成度を
高めることができる．
データ形式を揃えることで，データ提供，データ利用開発の進捗．
検索とも相性がよい．
今後，さらなるデータ収集，解析手法の構築，
インフラデータプラットフォームフォーマットの提示へ
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