航空画像を用いた地域規模における建物屋根のAIベース熱橋検出

熱橋（Thermal bridges）とは、建物の外皮において周囲の領域よりも熱を外部へより多く伝導する弱体化した部位を指す。これらはエネルギー消費の増加を引き起こすとともに、カビの発生を促進する原因となる。本研究では、ニューラルネットワークを活用した手法により、都市全体のパノラマドローン画像から屋根部の熱橋を自動検出する方法を提示する。ニューラルネットワークの学習に向け、917枚の画像と6,895件のアノテーションを含むデータセットを構築した。このデータセットには、熱橋の検出に必要な熱情報および屋根部の認識に用いる高さマップ（height map）に加え、通常のRGB情報が含まれている。ただし、データセットが小規模なため、現段階では平均リコール率がIoU:0.5–0.95で9.4％（大型物体では14.4％）にとどまっている。しかしながら、本手法は建物の他の部分（壁面や窓など）に影響を与えず、屋根部にのみ構造物を確実に検出でき、建物部品の追加的なセグメンテーション処理を必要としないという点で優れた性能を示している。