航空写真を用いた深層学習による地震災害時の屋根損傷家屋の把握

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  • 藤田 翔乃
    京都大学大学院　情報学研究科社会情報学専攻
  • 畑山 満則
    京都大学防災研究所　巨大災害研究センター

書誌事項

タイトル別名
  • ESTIMATION METHOD OF ROOF-INJURED BUILDINGS FROM AERO PHOTO IMAGES USING DEEP LEARNING IN EARTHQUAKE DISASTER

説明

<p><tt>被災者支援策の判断材料として用いられる罹災証明書の発行は迅速性と正確性を必要とするが，過去の地震災害では多くの時間を要しており，行政は更なる効率的な仕組みを必要としている．本研究では，航空写真から深層学習を用いて地震被害の大まかな規模と全体像を把握する屋根損傷家屋把握システムを開発した．このシステムは</tt>GIS<tt>の建物ポリゴンの位置情報により判別のための画像データを自動で作るアルゴリズムにより迅速な予測が可能である．ブルーシート判別は正解率約</tt>93%<tt>，直接被害判別は正解率約</tt>81%<tt>の精度で予測ができた．深層学習では高画質で大量の画像データが必要である一方，現状では画像データ数が乏しいという問題点があるため，画像認識アルゴリズムなどの改良に加え，データの収集方法の</tt><tt>工夫が必要であることがわかった． </tt></p>

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