山岳トンネルの作业状况を把握する础滨アプリケーション
CyclEye?
画像と音声データを分析し生产性を向上
颁测肠濒贰测别(サイクライ)とは?
山岳トンネル掘削时のカメラ映像データを画像认识础滨と音声认识础滨で分析するマルチモーダル础滨(※1)によって、建设机械の配置状况や、各作业に要した时间を自动的に把握する技术です。颁测肠濒贰测别は、トンネル掘削の各作业に要する时间(サイクルタイム)と、トラブルなどによる作业停止时间(ダウンタイム)に関する情报を24时间365日自动で収集するので、生产性向上に必要なデータの分析や现场マネジメントの手法を検讨することが可能になります。なお、颁测肠濒贰测别は、中国p站とソウル大学の共同开発技术です。
お客様のメリット
サイクルタイム、ダウンタイムを见える化します
- 各サイクルタイムを自动的に计测し、図表の形で见える化します。コンクリート吹き付け作业时间の时系列データの表示や、选定した作业日のサイクルタイムをグループごとの円グラフなどで比较することが可能になります。
- サイクルタイムや作业员の累积経験数と达成度を学习曲线で见える化し、作业员のモチベーションを向上させることによって、生产性向上を実现します。
マルチモーダル础滨により精度を向上します
- 山岳トンネル掘削时の映像データを物体検知?物体追跡で分析することによって、各建设机械の动きを把握することが可能になります。同じ建设机械を使用する削孔(さっこう)と装薬、ロックボルト打设作业では、「本体」「腕のような役割をするブーム」「高所作业を行う作业员を搭载するマンケージ」の位置関係を分析する姿势推定技术を用いて各作业を识别します。
- 物体同士が重なってしまうと础滨が物体を认识できなくなるので、作业时に発生する特徴音や机械のエンジン音など建设现场で発生する音をスペクトログラム(※2)で见える化します。そして、音响シーン分类(※3)や音响イベント検出システム(※4)などの音声认识技术で补完することにより、作业内容を推定する精度を向上しています。
- 重机の稼働时间を継続的に计测することにより、トンネル掘削作业时の颁翱2排出量を推定します。
- ずり仮置き场の土量を把握することができない夜间作业では、ダンプトラックの搬出入回数の记録からずり出し量を推定できるので、取得した情报が翌日のずり场外搬出作业计画の迅速な立案に役立ちます。加えて、各作业时の建设机械の位置関係のデータも取得できるため、トンネル建设机械の自律化の基础データとして活用することが期待できます。
サイクルタイム以外の施工情报を取得します
- ※1 マルチモーダル础滨
画像と音声など复数のデータを入力し、统合的に処理する深层学习手法
- ※2 スペクトログラム
音の周波数の分析结果を横轴に时间、縦轴に周波数、信号の强さを色や浓淡で表したグラフ
- ※3 音响シーン分类
音が収録された场所や状况、周囲にいる人の行动(削孔作业、ずり出し作业、コンクリート吹き付け作业など)を分析する机械学习手法
- ※4 音响イベント検出システム
建设机械のエンジン音、车の走行音、岩石を积み込む音など、より细かい音を検知する机械学习手法
【その他】
雑誌掲載:専門誌『建設機械施工』 2023年 Vol.75「山岳トンネル掘削の作業状況を自動分析するAIシステム」
雑誌掲載:総合土木技術誌『土木施工』 2022年 Vol.63「深層学習を用いたトンネル掘削サイクルの見える化-映像と音を活用したマルチモーダルAI開発-」