した膨大な量の赤外線画像の編集および解析に時間がかかることや、専門的な知識が必要であること、見落としのリスク、解析者によるばらつきなどの課題がありました。 外 ) (今 い写真をソフトへ取り込むだけで外壁劣化箇所を検出。解析後は赤外線画像内の浮き想定箇所にマークが付くため、ひと目で劣化を判別できます。これにより、解析労力削減による低コスト化や解析の迅速化、報告書の短納期化、さらにAIと人間がダブルチェックすることで、より精度の高い外壁調査診断サービスを提供することが可能です。壁タイルの浮き状況はこれまで人が解析していましたが、撮影本システムは、劣化状況を確認した▲ドローンで撮影した赤外線画像 後弊社は、今 回完成したプロトタイプを試験的に導入しながら継続的にAIの改良を行い、精度の向上を目指すとしています。※協力・一般財団法人材料科学技術振興財団▶本システムによる解析中の様子本システムを用いた外壁劣化状況診断の手順１．ドローンに搭載された赤外線カメラで建物の外壁タイル面を撮影する２．撮影した赤外線画像を本システム搭載ソフトへ転送し解析する３．AIにより解析済みの写真をプロの検査員がダブルチェック46▲AIにより解析された画像AIを用いて外壁タイルの浮き想定箇所を検出する「外壁タイル浮き検出AIシステム」のプロトタイプが完成January SERAPH NEWS 202301NEWS
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