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  1. 千葉科学大学紀要 ONLINE ISSN 2436-2565 PRINT ISSN 1882-3505
  2. 第17号

機械学習を用いた空中写真からの道路浸水被害箇所の特定

https://cis.repo.nii.ac.jp/records/2000043
https://cis.repo.nii.ac.jp/records/2000043
833aa793-a431-456e-abd8-20afa0f76824
名前 / ファイル ライセンス アクション
58-65山口裕基(原著).pdf 58-65山口裕基(原著).pdf (715 KB)
copyright (c) 2023 by Chiba Institute of Science
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2024-03-28
タイトル
タイトル 機械学習を用いた空中写真からの道路浸水被害箇所の特定
言語 ja
タイトル
タイトル Identification of flooded roads from aerial photographs using machine learning techniques
言語 en
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
著者 山口, 裕基

× 山口, 裕基

ja 山口, 裕基

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藤本, 龍虎

× 藤本, 龍虎

ja 藤本, 龍虎

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戸田, 和之

× 戸田, 和之

ja 戸田, 和之

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著者(英)
姓名 YAMAGUCHI, Yuki
言語 en
姓名 FUJIMOTO, Ryuto
言語 en
姓名 TODA, Kazuyuki
言語 en
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 近年,大規模な水害による道路の浸水被害が多発しており,道路の被害状況を早期に把握できれば復旧活動の迅速化において有意であると考えられる.これまで行なわれてきた衛星画像や空中写真からの浸水道路の判別は熟練者が行なっており,これらの作業の自動化が期待されている.自動化については,従来のコンピュータを用いた解析手法もあるが,近年,AIによる手法が試みられている.本研究は,災害発生後の空中写真から道路の浸水被害箇所を迅速かつ自動的に特定することを目的とし,AI技術の導入を試みた.ResNet34を使用してセマンティックセグメンテーションを行い,画像中の浸水道路を判別した.その結果,浸水道路と併せて浸水していない道路も同時に学習させることによって,浸水道路の判別精度が向上することが明らかとなった.

Keywords: 深層学習,ResNet,Segmentation,空中写真
言語 ja
書誌情報 ja : 千葉科学大学紀要
en : The University Bulletin of Chiba Insitute of Science

号 17, p. 58-65, 発行日 2024-03-28
出版者
出版者 千葉科学大学
言語 ja
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2436-2565
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA1230240X
著者版フラグ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
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Ver.1 2024-03-27 01:30:06.824618
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