Pang‐jo Chun 研究室
主宰者：Pang‐jo Chun
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、老朽化した社会インフラの点検・診断・維持管理を効率化・自動化することを目指しています。橋梁やトンネル、堤防などの構造物における腐食やひび割れなどの損傷を、深層学習を用いた画像解析と三次元点群データ処理により自動検出します。具体的には、セマンティックセグメンテーションやYOLOなどの物体検出モデルを訓練し、複数のセンサから得られた画像と点群データを統合して、損傷位置の正確な特定と定量評価を行っています。
また、点群データから橋梁などの三次元デジタルモデルを自動生成し、業界標準フォーマットに準拠した情報モデルに変換する手法を開発しています。さらに自動化された点検だけでなく、自律型の建設機械による掘削やパイプ埋設物の自動回避など、インフラ工事の現場で作業を自動化・効率化する技術にも取り組んでいます。加えて、大規模言語モデルを活用した斜面崩壊の分析や、工事現場の作業者の行動認識など、マルチモーダルな人工知能を用いた環境評価・リスク診断にも取り組んでおり、インフラの点検から設計・施工・維持管理に至る一連のプロセスの革新を目指しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（24 件）
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- [2025] A structure‐oriented loss function for automated semantic segmentation of bridge point cloudsDOI: https://doi.org/10.1111/mice.13422
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e35308
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12652-024-04753-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2024.109120
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2023.134594
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.istruc.2023.105357
- DOI: https://doi.org/10.3390/app13169388
- DOI: https://doi.org/10.3390/su151410793
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2023.132079
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2023.3250225
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22176412
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2021.2007167
- [2021] Development of a Concrete Floating and Delamination Detection System Using Infrared ThermographyDOI: https://doi.org/10.1109/tmech.2021.3106867
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2021.1929471
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