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  1. 防災科研関係論文

深層学習を利用した沿線カメラ画像による積雪深評価方法の検討

https://nied-repo.bosai.go.jp/records/4943
https://nied-repo.bosai.go.jp/records/4943
4f1e9636-8370-46b4-a95a-6e5bca047be2
Item type researchmap(1)
公開日 2023-03-30
タイトル
言語 ja
タイトル 深層学習を利用した沿線カメラ画像による積雪深評価方法の検討
タイトル
言語 en
タイトル EXAMINATION of SNOW DEPTH EVALUATION METHOD by WAYSIDE CAMERA IMAGE USING DEEP LEARNING
言語
言語 jpn
著者 阿部 雅人

× 阿部 雅人

ja 阿部 雅人

en ABE Masato

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杉崎 光一

× 杉崎 光一

ja 杉崎 光一

en SUGISAKI Koichi

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中村 一樹

× 中村 一樹

ja 中村 一樹

en NAKAMURA Kazuki

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上石 勲

× 上石 勲

ja 上石 勲

en KAMIISHI Isao

Search repository
抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 <p>積雪状態を評価することは,建物の屋根の雪下ろしや路上などでは除雪など路面状態の管理のために重要である.特に積雪深の評価は目視で行う以外にはレーザーなど高価なセンサを利用する必要がある.近年深層学習などの画像処理技術が向上しており,監視カメラなどの画像を利用して積雪状態を評価する検討が多く行われている.特に,沿線カメラによる路面や路肩の監視画像は,撮影場所が固定されているため位置情報は明確であり,画角の変化も比較的少ない.本研究では,監視カメラを利用した路肩にある積雪の積雪深の評価についてAI手法を適用した. </p>
言語 ja
抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 <p>It is important to evaluate the snow cover condition to manage the road condition such as snow removal on the roof of a building or on the road. In particular, evaluation of snow depth requires the use of expensive sensors such as lasers in addition to visual evaluation. Image processing techniques such as deep learning have improved in recent years, and many studies have been conducted to evaluate the snow cover state using images from surveillance cameras. In particular, in the surveillance images of the road surface and shoulders by wayside cameras, the location information is clear because the shooting location is fixed, and the angle of view changes relatively little. In this research, an AI method was applied to the evaluation of the snow depth of the snow on the shoulder using a surveillance camera.</p>
言語 en
書誌情報 ja : AI・データサイエンス論文集
en : Intelligence, Informatics and Infrastructure

巻 1, 号 1, p. 217-220, 発行日 2020
出版者
言語 ja
出版者 公益社団法人 土木学会
出版者
言語 en
出版者 Japan Society of Civil Engineers
DOI
関連識別子 10.11532/jsceiii.1.J1_217
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Ver.1 2023-03-31 02:08:24.921884
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