講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-03-28 13:25
雲画像を利用した畳み込みLSTMに基づく気象予測手法の検討 ○竹花治紀・尾崎敦夫(阪工大) MSS2021-62 NLP2021-133 |
抄録 |
(和) |
近年,局地豪雨などによる水害災害が増加しており,局地的で急激に変化する天候を予測する研究がスーパーコンピュータやフェーズドアレイレーダを用いて盛んにおこなわれている.しかし,地方自治体等の多くの組織に防災システムを展開するためには低コストかつ様々な環境で運用できるシステムが求められる.本研究ではwebカメラで撮影した雲画像をもとに,畳み込みLSTMとCNNを用いて気象を予測する手法を提案し,その予測結果について述べる.評価では,大阪府枚方市上空の上空を撮影した雲画像を用いて快晴・晴れ・曇りの予測を15分後まで行い,0.68~0.84の範囲で予測できることが確認できた. |
(英) |
In recent years, there has been an increase in flood damage caused by localized heavy rainfall, and research on forecasting localized and rapidly changing weather using supercomputers and phased array radar has been actively conducted. However, in order to deploy disaster prevention systems to many organizations such as local governments, low-cost systems that can be operated in various environments are required. In this study, we propose a method for predicting the weather from cloud images captured by a web camera using convolutional LSTM and CNN, and present the prediction results. In the evaluation, we predicted clear, sunny, and cloudy weather up to 15 minutes later using cloud images taken over Hirakata City, Osaka Prefecture, and confirmed that we could predict the weather in the range of 0.68 to 0.84. |
キーワード |
(和) |
気象予測 / 雲画像 / CNN / 畳み込みLSTM / / / / |
(英) |
Weather Forecasting / Cloud Images / CNN / Convolutional LSTM / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 443, MSS2021-62, pp. 37-42, 2022年3月. |
資料番号 |
MSS2021-62 |
発行日 |
2022-03-21 (MSS, NLP) |
ISSN |
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 |
MSS2021-62 NLP2021-133 |
研究会情報 |
研究会 |
MSS NLP |
開催期間 |
2022-03-28 - 2022-03-29 |
開催地(和) |
オンライン開催 |
開催地(英) |
Online |
テーマ(和) |
MSS,NLP,一般,およびWIP(MSSのみ) |
テーマ(英) |
MSS, NLP, Work In Progress (MSS only), and etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
MSS |
会議コード |
2022-03-MSS-NLP |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
雲画像を利用した畳み込みLSTMに基づく気象予測手法の検討 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
A Study on Convolutional LSTM Based Weather Forecasting Method Using Colored Cloud Images |
サブタイトル(英) |
|
キーワード(1)(和/英) |
気象予測 / Weather Forecasting |
キーワード(2)(和/英) |
雲画像 / Cloud Images |
キーワード(3)(和/英) |
CNN / CNN |
キーワード(4)(和/英) |
畳み込みLSTM / Convolutional LSTM |
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) |
竹花 治紀 / Haruki Takehana / タケハナ ハルキ |
第1著者 所属(和/英) |
大阪工業大学 (略称: 阪工大)
Osaka Institute of Technology (略称: OIT) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
尾崎 敦夫 / Astuo Ozaki / オザキ アツオ |
第2著者 所属(和/英) |
大阪工業大学 (略称: 阪工大)
Osaka Institute of Technology (略称: OIT) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第3著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第4著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2022-03-28 13:25:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
MSS |
資料番号 |
MSS2021-62, NLP2021-133 |
巻番号(vol) |
vol.121 |
号番号(no) |
no.443(MSS), no.444(NLP) |
ページ範囲 |
pp.37-42 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2022-03-21 (MSS, NLP) |
|