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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. 人工知能と認知科学

YOLOによる物体検出を用いた全壊した住家の検出

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229977
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229977
c68e8dd1-15a2-48dd-91d0-83db9e3f488d
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-6R-06.pdf IPSJ-Z85-6R-06.pdf (527.2 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル YOLOによる物体検出を用いた全壊した住家の検出
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
阪工大
著者所属
阪工大
著者所属
阪工大
著者所属
阪工大
著者所属
防災科学技研
著者名 木村, 裕貴

× 木村, 裕貴

木村, 裕貴

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木内, 一隆

× 木内, 一隆

木内, 一隆

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河合, 紀彦

× 河合, 紀彦

河合, 紀彦

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鈴木, 基之

× 鈴木, 基之

鈴木, 基之

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伊勢, 正

× 伊勢, 正

伊勢, 正

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 災害が発生し,被災者からの申請があった場合,基礎自治体は被災者の住家の被害状況の調査およびその被害の程度を証明する罹災証明書の交付を遅滞なく行う必要がある.現在これらの作業は,一部でモバイル端末の活用等がみられるが,一つ一つの建物を調査者が目視で確認しており,調査の為には多くの時間や人員,労力を有する.この課題に対し,本研究では被災した住家の写真を学習させたニューラルネットワークを利用して,被災地を撮影した写真の中から明らかに全壊している住家とそうでない住家を検出する手法を提案する.水害によって全壊した住家は外観から被害程度を判断することが難しいため,検出対象は地震による全壊のみとしている.
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85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 361-362, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:20:23.185175
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