@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00224582,
 author = {松井, 開 and 長谷川, 克也 and 大谷, 淳 and 加藤, 洋一 and 横澤, 真子 and Kai, Matsui and Katsuya, Hasegawa and Jun, Ohya and Yoichi, Kato and Mako, Yokozawa},
 issue = {16},
 month = {Feb},
 note = {近年，頻発する土砂災害と，地方での人手不足に伴い，林道の崩壊が放置される事例が頻発しており，林道の保全のための巡回の省力化が求められている．筆者らはこの課題に対し，ドローンによる定期巡回によって取得された地表面の画像群やセンサ情報から 3 次元復元を行い，災害前後で比較することにより崩壊の検出を行う手法の研究を進めている．本稿では，ドローンを飛行させ，ドローンに搭載したカメラにより得られた 3 次元点群から災害発生前後の RGBD 画像を作成し，深層学習を用いて土砂崩壊箇所のセグメンテーションを行い，高度差分と合わせて，崩壊箇所と規模を推定する方法を提案する．土砂災害の模擬環境において実験データを収集し，本提案手法の有効性を示す結果を得た．},
 title = {ドローン搭載カメラからのRGBD画像に対するセグメンテーション等による土砂災害箇所と規模の推定法の検討},
 year = {2023}
}