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J-GLOBAL ID：201802268716516685   整理番号：18A0984313

機械学習と空間情報を用いた道路路面における修繕対応の決定基準の抽出

著者 (5件)： 前田紘弥 (東大 生産技研) ,  関本義秀 ,  瀬戸寿一 ,  樫山武浩 ,  小俣博司
資料名： 地理情報システム学会講演論文集(CD-ROM)  (地理情報システム学会(CD-ROM))
巻： 26  ページ： ROMBUNNO.C31  発行年： 2017年 
JST資料番号： L3901B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 効率的なインフラ維持管理のために,カメラ画像や機械学習手法を用いてインフラの損傷を自動検出する研究が数多くなされてきた。しかしながら,損傷箇所に対する修繕対応の意思決定は,道路管理者自らが道路特性や周辺環境等を考慮に入れて経験的に実施しているのが現状である。そこで本研究では,7つの自治体と協働し,道路上の損傷箇所に対する道路管理者の意思決定結果を用いて,損傷箇所に対する修繕の意思決定にとって重要な要素を抽出し,意思決定の自動化の可能性を示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *道路管理 ,  *機械学習 ,  *情報 ,  対策 ,  修理 ,  損傷 ,  意思決定 ,  管理者 ,  *抽出 ,  *標準 ,  *決定 ,  *路面
準シソーラス用語： インフラ維持管理 ,  *空間情報 ,  決定基準 ,  修繕対応 ,  道路管理者

分類 (1件)： 道路の維持修繕  (RC08050E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  空間情報 ,  道路 ,  路面 ,  修繕