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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-07-25 13:50 土砂災害モニタリング画像の色相と気象情報を用いた機械学習による危険状況の判定手法 ○奥田夕稀・小林 真・新 浩一・西 正博（広島市大）  ICTSSL2024-14 |
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| 抄録 | （和） | 近年，豪雨による土砂災害にともなって多くの人的被害が発生している．土砂災害の人的被害低減を目的として，早期避難を促すために土砂災害危険箇所等へカメラを設置したモニタリングシステムが普及しつつある．しかしながら，人の目で常時監視を続けることは難しいため，撮影した土砂災害モニタリング画像から危険性を自動的に判定するシステムが必要である．そこで，本研究では，ランダムフォレストを用いた土砂災害モニタリング画像から危険状況を自動的に判定する手法を提案する．過去の土砂災害モニタリング画像の色相情報と，警報等の気象情報との関連性を学習することで，都度入力される画像の危険性を自動的に判定する．本稿では，学習データとして2019年，検証データとして2020年のモニタリング画像を用いて，提案手法が危険状況を判定する精度を評価した． |
| （英） | In recent years, many human casualties have occurred due to landslides caused by heavy rains. In order to reduce human casualties caused by landslides, monitoring systems in which cameras are installed in sediment disaster risk areas are becoming more widespread in order to encourage early evacuation. However, since it is difficult to maintain constant monitoring with the human eye, it is necessary to have a system that automatically determines the risk from the sediment disaster monitoring images taken. We propose a method to automatically judge the danger situation from the sediment disaster monitoring images using random forests. By learning the relationship between the hue information of past landslide disaster monitoring images and weather information such as warnings, the danger of the images input each time is automatically determined. In this paper, we evaluated the accuracy of the proposed method for determining the danger situation using monitoring images in 2019 as training data and those in 2020 as verification data. | |
| キーワード | （和） | 土砂災害 / ランダムフォレスト / 色相 / 気象情報 / 危険状況判定 / 画像処理 / / |
| （英） | Landslide Disaster / Random Forests / Hue / Weather information / Hazard situation judgment / Image Processing / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 132, ICTSSL2024-14, pp. 13-18, 2024年7月. | |
| 資料番号 | ICTSSL2024-14 | |
| 発行日 | 2024-07-18 (ICTSSL) | |
| 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 | ICTSSL2024-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICTSSL |
| 開催期間 | 2024-07-25 - 2024-07-26 |
| 開催地（和） | シンフォニアテクノロジー響ホール伊勢（伊勢市観光文化会館） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 防災・一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICTSSL |
| 会議コード | 2024-07-ICTSSL |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 土砂災害モニタリング画像の色相と気象情報を用いた機械学習による危険状況の判定手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A method for judging danger situations by machine learning using weather information and hue of sediment disaster monitoring images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 土砂災害 / Landslide Disaster |
| キーワード(2)（和/英） | ランダムフォレスト / Random Forests |
| キーワード(3)（和/英） | 色相 / Hue |
| キーワード(4)（和/英） | 気象情報 / Weather information |
| キーワード(5)（和/英） | 危険状況判定 / Hazard situation judgment |
| キーワード(6)（和/英） | 画像処理 / Image Processing |
| 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） | 奥田 夕稀 / Yuki Okuda / オクダ ユウキ |
| 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） | 小林 真 / Makoto Kobayashi / コバヤシ マコト |
| 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） | 新 浩一 / Koichi Shin / シン コウイチ |
| 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.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西 正博 / Masahiro Nishi / ニシ マサヒロ |
| 第4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.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-25 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICTSSL |
| 資料番号 | ICTSSL2024-14 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.132 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-07-18 (ICTSSL) |
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