| 講演名 | 2017-07-21 ディープラーニングによる地中レーダ画像の物体識別特性 園田 潤(仙台高専), 木本 智幸(大分高専), |
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| 抄録(和) | 地中レーダでは地中に入射した電波の誘電率差で生じる反射波により地中物体を検出する技術であり，近年劣化が社会問題化している社会インフラのセンシングに有効な技術である．しかしながら，地中レーダ画像から地中物体の材質や大きさを識別することが課題であった．本研究では，多層のニューラルネットワークを用いた機械学習であるディーラーニングによるレーダ画像からの地中物体識別を目的に，GPUクラスタを用いたFDTD法による地中レーダシミュレーションで生成したレーダ画像を用いた，複雑さの異なる多様な媒質における地中物体の識別特性を報告する． |
| 抄録(英) | Recently, deterioration of social infrastructures such as tunnels and bridges become a serious social problem. It is required to rapidly and adequately detect for abnormal parts of the social infrastructures. The ground penetrating radar (GPR) is efficient for the social infrastructure inspection. However, it is difficult to identify the material and size of the underground object from the radar image obtained the GPR. In this study, to objectively and quantitatively inspect from the GPR images by the deep learning, we have automatically and massively generated the GPR images by a fast finite-difference time-domain (FDTD) simulation with graphics processing units (GPUs), and have learned the underground object using the generated GPR images by a deep convolutional neural network (CNN). It is shown that we have obtained multilayer layers CNN can identify six materials and size with roughly 80 % accuracy in in-homogeneous underground media. |
| キーワード(和) | ディープラーニング / 畳み込みニューラルネットワーク / 地中レーダ / FDTD法 / GPU / 物体識別 |
| キーワード(英) | Deep learning / convolutional neural network / ground penetrating radar / FDTD method / GPU / object identification |
| 資料番号 | EMT2017-23,MW2017-48,OPE2017-28,EST2017-25,MWP2017-25 |
| 発行日 | 2017-07-13 (EMT, MW, OPE, EST, MWP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MWP / OPE / EMT / MW / EST / IEE-EMT |
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| 開催期間 | 2017/7/20(から2日開催) |
| 開催地（和） | 帯広商工会議所 |
| 開催地（英） | Obihiro Chamber of Commerce and Industry |
| テーマ（和） | 光・電波ワークショップ |
| テーマ（英） | Light wave & Electromagnetic Wave Workshop |
| 委員長氏名（和） | 川西 哲也(早大) / 加藤 和利(九大) / 廣瀬 明(東大) / 村口 正弘(東京理科大) / 木村 秀明(NTT) / 後藤 啓次(防衛大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuya Kawanishi(Waseda Univ.) / Kazutoshi Kato(Kyushu Univ.) / Akira Hirose(Univ. of Tokyo) / Masahiro Muraguchi(TUC) / Hideaki Kimura(NTT) / Keiji Goto(National Defense Academy) |
| 副委員長氏名（和） | 吉本 直人(千歳科技大) / 佐藤 功紀(古河電工) / 平山 浩一(北見工大) / 古神 義則(宇都宮大) / 岡崎 浩司(NTTドコモ) / 田島 賢一(三菱電機) / 平田 晃正(名工大) / 大貫 進一郎(日大) |
| 副委員長氏名（英） | Naoto Yoshimoto(Chitose Inst. of Science and Tech.) / Kouki Sato(Furukawa Electric Industries) / Koichi Hirayama(Kitami Inst. of Tech.) / Yoshinori Kogami(Utsunomiya Univ.) / Hiroshi Okazaki(NTTdocomo) / Kenichi Tajima(Mitsubishi Electric) / Akimasa Hirata(Nagoya Inst. of Tech.) / Shinichiro Ohnuki(Nihon Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 菅野 敦史(NICT) / 枚田 明彦(千葉工大) / 荒武 淳(NTT) / 中津原 克己(神奈川工科大) / 阪本 卓也(兵庫県立大) / 黒木 啓之(都立産技高専) / 平野 拓一(東工大) / 中村 宝弘(日立) / 大寺 康夫(東北大) / 江口 真史(千歳科技大) / 出口 博之(同志社大) / 川口 秀樹(室蘭工業大) |
| 幹事氏名（英） | Atsushi Kanno(NICT) / Akihiko Hirata(Chiba Inst. of Tech.) / Atsushi Aratake(NTT) / Katsumi Nakatsuhara(Kanagawa Inst. of Tech.) / Takuya Sakamoto(Univ. of Hyogo) / Takashi Kuroki(Tokyo Metro. Coll. of Tech) / Takuichi Hirano(Tokyo Inst. of Tech.) / Takahiro Nakamura(HITACHI) / Yasuo Otera(Tohoku Univ.) / Masashi Eguchi(CIST) / Hiroyuki Deguchi(Doshisha Univ.) / Hideki Kawaguchi(Muroran Inst. Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 西村 公佐(KDDI研) / 池田 研介(電中研) / 種村 拓夫(東大) / 松岡 剛志(九州産大) / 小野 哲(電通大) / 本良 瑞樹(東北大) / 伊藤 孝弘(名工大) / 藤田 和広(富士通) / 中 良弘(九州保健福祉大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kosuke Nishimura(KDDI) / Kensuke Ikeda(CRIEPI) / Takuo Tanemura(Univ. of Tokyo) / Tsuyoshi Matsuoka(Kyushu Sangyo Univ.) / Satoshi Ono(Univ. of Electro-Comm.) / Mizuki Motoyoshi(Tohoku Univ.) / Takahiro Ito(Nagoya Inst. of Tech.) / Kazuhiro Fujita(Fujitsu) / Yoshihiro Naka(KUHW) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Microwave and Millimeter-wave Photonics / Technical Committee on OptoElectronics / Technical Committee on Electromagnetic Theory / Technical Committee on Microwaves / Technical Committee on Electronics Simulation Technology / Technical Meeting on Electromagnetic Theory |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ディープラーニングによる地中レーダ画像の物体識別特性 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Characteristics of Object Identification by Ground Penetrating Radar Images using Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ディープラーニング / Deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 地中レーダ / ground penetrating radar |
| キーワード(4)（和/英） | FDTD法 / FDTD method |
| キーワード(5)（和/英） | GPU / GPU |
| キーワード(6)（和/英） | 物体識別 / object identification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 園田 潤 / Jun Sonoda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 仙台高等専門学校(略称：仙台高専) National Institute of Technology, Sendai College(略称：NIT, Sendai) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 木本 智幸 / Tomoyuki Kimoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大分工業高等専門学校(略称：大分高専) National Institute of Technology, Oita College(略称：NIT, Oita) |
| 発表年月日 | 2017-07-21 |
| 資料番号 | EMT2017-23,MW2017-48,OPE2017-28,EST2017-25,MWP2017-25 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | EMT-139,MW-140,OPE-141,EST-142,MWP-143 |
| ページ範囲 | pp.89-94(EMT), pp.89-94(MW), pp.89-94(OPE), pp.89-94(EST), pp.89-94(MWP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-07-13 (EMT, MW, OPE, EST, MWP) |