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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-05-15 11:50 深層学習を用いた画像処理による土砂災害危険度自動判定手法の検討 ○太田裕亮・新 浩一・西 正博（広島市大）  ICTSSL2018-13 ASN2018-13 |
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| 抄録 | （和） | 土砂災害の被害を軽減するためには，住民が自ら早期避難すべきタイミングを察知し避難できる環境づくりが重要である．我々の研究グループでは，太陽光発電による電源自立型の土砂災害監視システムを運用している．本システムは，住民の早期避難を促すことを目的とし，土砂災害が発生した危険箇所や河川を赤外線カメラによるモニタリングを行っている．撮影画像は，Webページ上で公開し，住民はWebページを確認することで，避難の判断材料の1つとして利用することができる．しかし，現行システムでは，危険を即座に察知するためには目視による長時間監視が必要であるため非効率である．そこで，危険状態を自動的に検知し，住民にページ閲覧を呼びかけるといった改良が必要である．近年，深層学習が画像認識の分野で大きな成果を挙げている．そこで深層学習により，撮影画像を危険度別に分類する判定手法について検討した． 本研究では，学習に必要な画像の枚数の調査を行い，システムで撮影した時系列画像を分類することで実環境への適応評価を行った．さらに，効果的な撮影対象を検討するために画像の領域を限定するように処理を行い分類結果について評価を行った |
| （英） | In order to reduce damages caused by landslide disasters, it is important to create an environment in which residents judge the timing to evacuate. Our research group operates a landslide disaster monitoring system based on the solar power supply. This system aims to promote early evacuation of residents, and it is constructed in the dangerous place where the landslide disaster occurred in the past. In this system, monitoring is carried out for 24 hours with an infrared camera. The images are uploaded on the Web page, and the residents can browse from each device. By checking the current status of each monitoring point from the Web page, residents can use the image as one of the basis of judgment of evacuation. However, in the current system, it is inefficient that residents have to visually monitor Web page in order to immediately detect the danger. Therefore, it is necessary to automatically detect that a dangerous situation has occurred, and make improvements so that notification can be sent to the residents. This study developed and evaluated images classification method by danger level by machine learning. | |
| キーワード | （和） | 土砂災害 / 機械学習 / 深層学習 / 画像分類 / / / / |
| （英） | Landslide Disasters / Machine Learning / Deep Learning / Image Classification / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 26, ICTSSL2018-13, pp. 71-76, 2018年5月. | |
| 資料番号 | ICTSSL2018-13 | |
| 発行日 | 2018-05-07 (ICTSSL, ASN) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICTSSL2018-13 ASN2018-13 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ASN ICTSSL |
| 開催期間 | 2018-05-14 - 2018-05-15 |
| 開催地（和） | 広島市立大学 |
| 開催地（英） | Hiroshima City Univ. |
| テーマ（和） | 知的環境，防災・減災，ポスターセッション及び一般 |
| テーマ（英） | Ambient intelligence, safe and secure life, poster session, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICTSSL |
| 会議コード | 2018-05-ASN-ICTSSL |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた画像処理による土砂災害危険度自動判定手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study of Automatic Landslide Disaster Danger Level Determination Method by Image Processing on Deep Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 土砂災害 / Landslide Disasters |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 画像分類 / Image Classification |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 太田 裕亮 / Yusuke Ota / オオタ ユウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新 浩一 / Koichi Shin / シン コウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西 正博 / Masahiro Nishi / ニシ マサヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-05-15 11:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICTSSL |
| 資料番号 | ICTSSL2018-13, ASN2018-13 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.26(ICTSSL), no.27(ASN) |
| ページ範囲 | pp.71-76 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-05-07 (ICTSSL, ASN) |
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