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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. ネットワーク

橋梁点群データの部位識別のための深層学習の適用方法に関する一考察

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230395
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230395
7b224814-e888-45a2-9371-e43f93608a14
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-7ZA-02.pdf IPSJ-Z85-7ZA-02.pdf (332.6 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 橋梁点群データの部位識別のための深層学習の適用方法に関する一考察
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ネットワーク
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
関西大
著者所属
摂南大
著者所属
大阪電通大
著者所属
摂南大
著者所属
関西大
著者所属
関西大
著者所属
関西大
著者所属
関西大
著者名 松本, 航希

× 松本, 航希

松本, 航希

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塚田, 義典

× 塚田, 義典

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中原, 匡哉

× 中原, 匡哉

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梅原, 喜政

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窪田, 諭

× 窪田, 諭

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田中, 成典

× 田中, 成典

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清水, 則一

× 清水, 則一

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武内, 克樹

× 武内, 克樹

武内, 克樹

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 我が国では,高度経済成長期に施工されたインフラ設備の多くが寿命を迎えており,点検や補修が急務である.そこで,国土交通省では3次元モデルの活用による維持管理の効率化を推進している.一般的に構造物の3次元モデルは,レーザ計測機器を用いて計測した点群データを基に人手で作成する.この作業を効率化するため,既存研究では,構造物の部位ごとの点群データからパラメトリックモデルを用いて3次元モデルを生成する手法が提案されている.しかし,橋梁のような構成部位が多い構造物の場合,目視で部位ごとの点群データを分離する必要があり,多大な労力を要する.そこで,本研究では深層学習を用いて橋梁の部位を識別する手法を提案する.
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. 257-258, 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 11:09:53.937832
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