講演名 2018-05-15
深層学習を用いた画像処理による土砂災害危険度自動判定手法の検討
太田 裕亮(広島市大), 新 浩一(広島市大), 西 正博(広島市大),
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抄録(和) 土砂災害の被害を軽減するためには,住民が自ら早期避難すべきタイミングを察知し避難できる環境づくりが重要である.我々の研究グループでは,太陽光発電による電源自立型の土砂災害監視システムを運用している.本システムは,住民の早期避難を促すことを目的とし,土砂災害が発生した危険箇所や河川を赤外線カメラによるモニタリングを行っている.撮影画像は,Webページ上で公開し,住民はWebページを確認することで,避難の判断材料の1つとして利用することができる.しかし,現行システムでは,危険を即座に察知するためには目視による長時間監視が必要であるため非効率である.そこで,危険状態を自動的に検知し,住民にページ閲覧を呼びかけるといった改良が必要である.近年,深層学習が画像認識の分野で大きな成果を挙げている.そこで深層学習により,撮影画像を危険度別に分類する判定手法について検討した.本研究では,学習に必要な画像の枚数の調査を行い,システムで撮影した時系列画像を分類することで実環境への適応評価を行った.さらに,効果的な撮影対象を検討するために画像の領域を限定するように処理を行い分類結果について評価を行った
抄録(英) In order to reduce damages caused by landslide disasters, it is important to create an environment in which residents judge the timing to evacuate. Our research group operates a landslide disaster monitoring system based on the solar power supply. This system aims to promote early evacuation of residents, and it is constructed in the dangerous place where the landslide disaster occurred in the past. In this system, monitoring is carried out for 24 hours with an infrared camera. The images are uploaded on the Web page, and the residents can browse from each device. By checking the current status of each monitoring point from the Web page, residents can use the image as one of the basis of judgment of evacuation. However, in the current system, it is inefficient that residents have to visually monitor Web page in order to immediately detect the danger. Therefore, it is necessary to automatically detect that a dangerous situation has occurred, and make improvements so that notification can be sent to the residents. This study developed and evaluated images classification method by danger level by machine learning.
キーワード(和) 土砂災害 / 機械学習 / 深層学習 / 画像分類
キーワード(英) Landslide Disasters / Machine Learning / Deep Learning / Image Classification
資料番号 ICTSSL2018-13,ASN2018-13
発行日 2018-05-07 (ICTSSL, ASN)

研究会情報
研究会 ASN / ICTSSL
開催期間 2018/5/14(から2日開催)
開催地(和) 広島市立大学
開催地(英) Hiroshima City Univ.
テーマ(和) 知的環境,防災・減災,ポスターセッション及び一般
テーマ(英) Ambient intelligence, safe and secure life, poster session, etc.
委員長氏名(和) 岡田 啓(名大) / 岡田 和則(NICT)
委員長氏名(英) Hiraku Okada(Nagoya Univ.) / Kazunori Okada(NICT)
副委員長氏名(和) 塩川 茂樹(神奈川工科大) / 中澤 仁(慶大) / 山野 悟(NEC) / 田村 裕(中大) / 中野 敬介(新潟大)
副委員長氏名(英) Shigeki Shiokawa(KAIT) / Jin Nakazawa(Keio Univ.) / Satoru Yamano(NEC) / Hiroshi Tamura(Chuo Univ.) / Keisuke Nakano(Niigata Univ.)
幹事氏名(和) 大和田 泰伯(NICT) / 萬代 雅希(上智大) / 川上 博(NTTドコモ) / 井ノ口 宗成(静岡大)
幹事氏名(英) Yasunori Owada(NICT) / Masaki Bandai(Sophia Univ.) / Hiroshi Kawakami(NTT DoCoMo) / Munenari Inoguchi(Shizuoka Univ.)
幹事補佐氏名(和) 間 博人(同志社大) / 大田 知行(広島市立大) / 菊月 達也(富士通研) / 中野 亮(日立) / 堀田 善文(三菱電機) / 佐藤 翔輔(東北大) / 和田 友孝(関西大) / 宮北 和之(新潟大)
幹事補佐氏名(英) Hiroto Aida(Doshisha Univ.) / Tomoyuki Ota(Hiroshima City Univ.) / Tatsuya Kikuzuki(Fujitu Lab.) / Ryo Nakano(HITACHI) / Yoshifumi Hotta(Mitsubishi Electric) / Shosuke Sato(Tohoku Univ.) / Tomotaka Wada(Kansai Univ.) / Kazuyuki Miyakita(Niigata Univ.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Ambient intelligence and Sensor Networks / Technical Committee on Information and Communication Technologies for Safe and Secure Life
本文の言語 JPN
タイトル(和) 深層学習を用いた画像処理による土砂災害危険度自動判定手法の検討
サブタイトル(和)
タイトル(英) Study of Automatic Landslide Disaster Danger Level Determination Method by Image Processing on Deep Learning
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 土砂災害 / Landslide Disasters
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine Learning
キーワード(3)(和/英) 深層学習 / Deep Learning
キーワード(4)(和/英) 画像分類 / Image Classification
第 1 著者 氏名(和/英) 太田 裕亮 / Yusuke Ota
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) 新 浩一 / Koichi Shin
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) 西 正博 / Masahiro Nishi
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.)
発表年月日 2018-05-15
資料番号 ICTSSL2018-13,ASN2018-13
巻番号(vol) vol.118
号番号(no) ICTSSL-26,ASN-27
ページ範囲 pp.71-76(ICTSSL), pp.71-76(ASN),
ページ数 6
発行日 2018-05-07 (ICTSSL, ASN)