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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム(DICOMO)
  4. 2021

画像セグメンテーションを用いた屋根面分割による屋根損傷率自動算出手法の開発

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212961
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212961
7c3a8b68-7d5c-4d39-882a-eea07d41d2f6
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DICOMO2021063.pdf IPSJ-DICOMO2021063.pdf (1.9 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2021-06-23
タイトル
タイトル 画像セグメンテーションを用いた屋根面分割による屋根損傷率自動算出手法の開発
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 コンシューマシステム
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
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
著者名 藤田, 翔乃

× 藤田, 翔乃

藤田, 翔乃

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畑山, 満則

× 畑山, 満則

畑山, 満則

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 災害が起こった際,自治体は被災した住家の被害の程度を調査し,被災者に罹災証明書を交付する.罹災証明書は被災者の支援策の判断材料として活用され,生活再建に必要不可欠であるため,自治体は迅速かつ正確に発行しなければならない.しかし,これまでの地震災害では被害認定調査・罹災証明書発行に多くの時間を要しており,円滑な被災者支援を妨げていた.加えて現在の屋根調査においては,屋根全てを見渡すことができず,正確に屋根調査を行えていない.そこで,本研究では航空写真から自動で屋根損傷率を算出する画像処理モデルを開発した.筆者らの先行研究から得た学習データの不足という問題に対して,本研究は真相学習による画像セグメンテーションを用いて屋根画像を屋根面で分割して学習データを増加させるという方法をとった.その結果,30% のデータを従来の現地調査員による判定より高い精度で,80% のデータを従来判定以上の精度で屋根損傷率を算出できることがわかった.
書誌情報 マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2021論文集

巻 2021, 号 1, p. 479-489, 発行日 2021-06-23
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 17:19:10.245904
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