航空写真を用いた画像認識による被害認定業務の迅速化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2020-12-05
• タイトル: 航空写真を用いた画像認識による被害認定業務の迅速化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Rapid Method of Damage Building Investigation Using Deep Learning from Aero Photo Images
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 地理空間情報システム
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 京都大学防災研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University
• 著者名: 藤田, 翔乃; 畑山, 満則
• 著者名(英): Shono, Fujita; Michinori, Hatayama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 災害が起こった際，自治体は被害認定調査行い，被災者に罹災証明書を発行する．罹災証明書は各種支援策の判断材料として用いられるため，迅速かつ正確に発行されなければならない．しかし，これまでの地震災害では多くの時間を要しており，結果として被災者支援に大幅な遅れをもたらしていた．また，屋根調査時において屋根全体を完全に見ることができず正確な調査を行えていない．そこで本研究は航空写真から深層学習を用いて屋根の損傷率を自動で算出し，被害認定調査の迅速化と正確化に寄与するシステムを構築する．筆者らの先行研究により，学習データが不足していることが本システムの課題となっていることがわかったため，本システムでは屋根面で分割し，学習データを増加させ，損傷率を算出する．Semantic segmentation では屋根面が分割できなかったため，今後は instance segmentation を利用し，その後深層学習により損傷程度を算出する．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11253943
• 書誌情報: 研究報告情報システムと社会環境（IS）; 巻 2020-IS-154, 号 6, p. 1-6, 発行日 2020-12-05
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8809
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会