| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2022-11-26 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
空撮映像を用いたMultiple Object Trackingによる倒壊建物検出とドローンの効果的な撮影方法の分析 |
| タイトル |
|
|
言語 |
en |
|
タイトル |
Collapsed Building Detection Using Multiple Object Tracking from Aerial Videos and Analysis of Effective Filming Techniques of Drones |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
情報システムと社会環境 |
| 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 |
| 著者所属 |
|
|
|
京都大学 |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Graduate School of Informatics, Kyoto University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
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 |
|
内容記述 |
発災後 72 時間以内の応急対応時に倒壊した建物の情報を収集することは困難であるが，救助活動には不可欠である．本研究は，空撮映像から Multiple Object Tracking を用いて，倒壊建物を自動で検出するモデルを開発した．本研究では，瓦礫や被害部分の外観に関係なく，倒壊建物を識別する深層学習の MOT モデルを利用した．2016 年熊本地震の空撮映像を用いた交差検証による，倒壊建物のトラック毎の再現率，適合率は 29.1%，36.7% であった．再現率と他の要素の分析から，もしドローンの操縦者が効果的に空撮映像を撮影したなら，トラック毎の再現率が 63.9% に上昇することがわかった．さらに，本研究では検出に必要な条件を満たすための効果的なドローンの撮影，飛行方法の分析を行った．この結果は将来の地震災害において，ドローンの操縦者に推奨される撮影方法を提供するものである． |
| 書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
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 2022-IS-162,
号 4,
p. 1-8,
発行日 2022-11-26
|
| ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
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 |
IPSJ-IS22162004.pdf (4.3 MB)
