定点カメラで進ちょく管理！安藤ハザマらが4K映像をCIMやAI、図面化で可視化
2020/03/2317:44配信
システムにはAI（人工知能）によって建機を識別する機能も付いています。ダンプやバックホー、ブルドーザー、振動ローラーを自動的に識別し、進ちょくレポートで表示します。
例えば、ダンプが何台通ったかを30分ごとの時系列グラフで表示し、施工中に工事の遅れなどをすぐに知ることができます。
カメラからの距離が150mの場合、80%程度の認識率があるそうです。バックホーやダンプなどは、普通のクルマと違って可動部が多く、形が変わるのでAIによる認識が難しいのですが、なかなか高い精度でのようですね。
AIによるダンプやバックホー、ブルドーザーなどの自動認識結果
さらに、現場を囲むように高所に設置した4台の定点カメラの映像から、
オルソ画像を自動作成
し、現場の平面図と重ねて見ることもできます。（オルソ画像＝現場を真上から見下ろした、地図のような映像のこと）
4台の4Kカメラの映像から自動作成されたオルソ画像
安藤ハザマらは、官民研究開発投資拡大プログラム（PRISM）の適用を受けて「映像進捗管理システム開発コンソーシアム」を構成し、東日本大震災の津波で大きな被害を受けた岩手県大槌町の海抜14.5mの防潮堤建設現場で、このシステムを試用しています。
現場のオルソ画像は、同コンソーシアムの「ライブオルソサイト」で公開し、毎日更新されています。
ライブオルソサイトに掲載された最新のオルソ映像
このシステムによって、現場事務所のパソコンで工事の進ちょくをリアルタイムに把握できるようになったため、施工管理技術者が現場に立ち会う回数や時間が削減されたほか、現場で行っていた距離や面積の測量も大幅に削減されたそうです。
その結果、現場をちょっと止めて作業する時間も減り、生産性が向上したとのことです。現場でのちょっとした「移動のムダ」をなくすことは、重要ですね。
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最終更新：2020/03/2317:54
