電子情報通信学会総合大会講演要旨
B-18-55
機械学習を用いた水道管漏水検知手法の検討
○水野孝昭・宮川広子・目黒眞一・赤埴淳一(NTT-AT)
水道管等の地下構造の老朽化は急速に進展しており、センサ等のICTを活用した社会インフラ維持管理の実現が期待されている。しかしながら水道管の漏水音は管の材質や漏水量、埋設状態などで異なり、漏水音以外の環境ノイズが混入するため、漏水音の自動検知は難しとされていた。本研究では人の聴覚による漏水判定と同等の漏水検知能力の実現を目指して、不規則ノイズの除去方法と、常設モニタリングによる音の特徴量の変化に着目し、多数の特徴を捉えた多次元特徴量と機械学習の手法であるSVMを用いた漏水判定方法について検討を行った。その結果、時系列の変化を捉えることが漏水判定に有効であることが示された。