換地設計における深層学習の活用可能性検討

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タイトル別名
  • STUDY FOR THE POSSIBILITY OF UTILIZING DEEP LEARNING IN THE DESIGN OF LAND REPLOTTING

説明

<p>画像変換における敵対的生成ネットワーク（GAN）の１つpix2pixは，2つの画像から画像間の特徴を学習することができ，様々な分野で作業効率化等に向けた研究が進められている．土地区画整理事業に着目すると，検討に時間を有する換地設計などで GANの活用が考えられる．そこで本研究の目的は，換地設計における基本的な設計条件等についてpix2pixの学習状況を確認し，換地設計の作業効率化にむけたpix2pixの活用可能性を検証することである．本研究では学習結果を確認しやすいように，直角や平行を基本とした画地の教師データを準備した．次にpix2pixに教師データを学習させ，その後学習済みpix2pixをテストデータで評価した．その結果pix2pixの変換画像には，一定の設計条件を満たした画地線が確認でき，換地設計における形式知を画像から学習できる可能性が示唆された．</p>

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キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390008613604647040
  • NII論文ID
    130008118329
  • DOI
    10.11532/jsceiii.2.j2_510
  • ISSN
    24359262
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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