@article{oai:kitami-it.repo.nii.ac.jp:00008131,
 author = {富山, 和也 and 川村, 彰 and 石田, 樹},
 issue = {2},
 journal = {土木学会論文集F3(土木情報学)},
 month = {},
 note = {舗装の維持管理上，優先的に補修が必要となる箇所を的確に把握することはきわめて重要である．本研究では，舗装路面の損傷について，クォーターカー(QC)アルゴリズムを用い，機能的側面から評価が必要なひび割れ箇所の検出方法について，ウェーブレット理論に基づき検討した．その結果，Lifting Schemeにより，QCフィルタ適用後のプロファイルから，機能評価上重要なひび割れ損傷箇所およびその類似箇所が検出できることを確認した．本研究成果は，車両振動応答に基づく路面モニタリングの高効率化に寄与するものと期待できる．一方，特異点検出時の閾値については，路面モニタリングデータを蓄積するとともに，舗装の管理目的に応じた設定が必要である．
 Localized surface distress that increases pavement roughness needs the functional evaluation derived from road profile. This study examines a detection method of severe cracks in terms of quarter-car (QC) filtered roughness profile by lifting wavelet filters. Lifting wavelet filters are adaptive biorthogonal wavelet filters containing free parameters. In this paper, we design a set of lifting wavelet filters for detecting diagnostic cracks on the QC filtered profile. The filters includes free parameters that intend to enhance causative crack characteristics in the QC motion. According to the results of adapting the filters to the QC filtered profile, the locations of severe cracks are identified, whereas locations that are not related to the QC motion are not detected. Therefore, we conclude that the lifting scheme is an effective method for detecting the severe cracks for pavement surface monitoring activities.},
 pages = {I_127--I_134},
 title = {クォーターカーアルゴリズムを用いた舗装モニタリングにおける路面損傷の検出方法},
 volume = {68},
 year = {2012}
}