Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2022-03-03 |
タイトル |
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タイトル |
ドローンによる多時期空撮画像を用いた土砂災害の検出に関する研究 |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
セッション4-A |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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早稲田大学創造理工学部総合機械工学科 |
著者所属 |
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早稲田大学創造理工学研究科総合機械工学専攻 |
著者所属 |
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早稲田大学創造理工学部総合機械工学科 |
著者所属 |
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国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 |
著者所属 |
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東京工業大学 |
著者名 |
山口, 洋祐
松井, 開
大谷, 淳
長谷川, 克也
長橋, 宏
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本論文では,ドローンを活用した土砂災害箇所の自動検出手法を提案する.提案手法は,定期巡回による地表の撮影,地表の三次元復元,座標変換,画像化,土砂災害検出の 5 つの工程で構成される.三次元復元では, ドローン画像解析で一般的な Structure from Motion (SfM)-Multi View Stereo (MVS) の他に Visual-SLAM (SLAM)も利用し,処理速度・検出精度の比較を行う.また,土砂災害検出では,災害前後の地表データに対し Convolutional Neural Network でパッチごとの検出を行う.模擬環境での実験において,いずれの復元手法も有効な検出精度を示した. ただし,SfM-MVS ではより高精度な検出が可能であり,SLAM ではより高速な検出が可能であることがわかった. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11131797 |
書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
巻 2022-CVIM-229,
号 21,
p. 1-6,
発行日 2022-03-03
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8701 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |