ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

自律飛行UAVと深層学習を活用した河川監視技術の開発

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214810
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214810
bf2d7b9b-de47-4108-aa29-1a5be6c00528
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-1C-04.pdf IPSJ-Z83-1C-04.pdf (764.2 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル 自律飛行UAVと深層学習を活用した河川監視技術の開発
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
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
八千代エンジニヤリング株式会社
著者所属
八千代エンジニヤリング株式会社
著者所属
八千代エンジニヤリング株式会社
著者所属
八千代エンジニヤリング株式会社
著者名 藤井, 純一郎

× 藤井, 純一郎

藤井, 純一郎

Search repository
高橋, 悠太

× 高橋, 悠太

高橋, 悠太

Search repository
吉田, 龍人

× 吉田, 龍人

吉田, 龍人

Search repository
天方, 匡純

× 天方, 匡純

天方, 匡純

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 自律飛行のためのUAV運航管理技術や異常検知のためのAI解析技術などの要素技術が進展し,これらを活用することで河川監視の効率化・高度化が期待されている.UAV空撮画像をもとに自動で河川監視項目を検出するには深層学習の適用が有望であるが,そのために必要な教師データが不足することが課題であった.本研究では既存の河川監視記録と新規に取得するUAV空撮データを組合せて深層学習を適用し,河川監視項目の自動検出を試行した結果について報告する.教師画像に地上撮影画像を混在させることで,限られた空撮画像から河川監視項目の検出を行える可能性が示された.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 7-8, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 16:27:27.942863
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3