建設技術者向けNEWS

　ダイダンは、ウェアラブルカメラで撮影した建設現場の動画により設備機器や部材を３次元モデル化し、ＡＩ（人工知能）を使って、設備機器の施工状況など工事進捗を自動的に記録・分析が可能なシステムを開発した。

　現場管理者や作業員のヘルメットに装着したウェアラブルカメラの映像は、画像処理ソフトにより静止画に切り出され、３次元モデルのオブジェクト情報に変換し記録する。

　さらに今回は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ＝Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）を使った深層学習のアルゴリズムにより、画像認識を実行するＡＩを開発した。ＣＮＮは、画像の特徴量を上手く検出できることから、手書きの文字を判別できる。このＡＩ機能を使い、撮影画像からあらかじめ設備機器や部材に貼り付けておいたＩＤナンバーを自動認識することが可能となった。

　ウェアラブルカメラで撮影し変換した３次元モデルに対し、自動認識した部材ＩＤをリンクすることで、機器や部材がどの位置に施工されているか、正しく図面どおりに設置されているかを瞬時に把握できるようになった。また、ＩＤを特定した部材と、撮影場所（部材の所在）、撮影日時がひも付けできることから、現場内のいつ、どこにあったかの軌跡が解析可能となった。

　これらを組み合わせることにより、例えば作業者が現場を撮影し、事務所で現場管理技術者と３次元モデルにより施工状況を確認することで、施工品質のチェックや作業の指示を的確に効率的に行えるようになる。また、インターネットを介して、遠方の本社や本部などのオフィスと施工状況の情報共有が容易になり、経験の浅い技術者が現場に配置された場合でも、ベテラン技術者による技術指導を効率的に行うことができる。

　今後は、ＢＩＭデータと連携を予定している。ＢＩＭデータにこのシステムの３次元モデル記録を取り込むことで、機器や部材の位置情報と撮影者（作業員）の情報が時系列で反映され、搬入から仮置き、設置までをいつ、誰が実施したのかなど、これまで正確に把握できなかった情報についてもトレース可能になる。作業の遅滞状況や、予定の場所に部材が確実に設置されたかなど、ＢＩＭ上で工事の進捗や部材の管理ができるよう計画している。