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J-GLOBAL ID：202202269095635134   整理番号：22A1798194

CNNによる岩石標本判定レベルへの一考察

A Study on the Skill Level of Rock Specimen Judgment by CNN

著者 (5件)： 北岡貴文 (関西大 環境都市工) ,  山本雄平 (関西大 環境都市工) ,  幸地夏樹 (関西大 環境都市工) ,  辻野裕之 (サンコーコンサルタント) ,  楠見晴重 (関西大 環境都市工)
資料名： 地盤工学会誌(Web)
巻： 70  号： 7  ページ： 29-32 (WEB ONLY)  発行年： 2022年07月01日 
JST資料番号： U2299A  ISSN： 2435-5348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・AIを利用した岩石判定を紹介。
・背景は,地質踏査において岩石鑑定は必須であるが,若手の地質技術者の減少による技術の伝承問題の存在。
・AIの画像認識の手法として用いたCNN。
・既知データの検証1)火成岩,堆積岩,変成岩の3種で分類した結果は正解率50~65%。
・既知データの検証2)火成岩を火山岩と深成岩に細分化した結果は実際の岩種より黒っぽい岩種に判定。
・未知データの検証:撮影方法を変えた(USB顕微鏡とスマートフォン)結果は判定への偏りが存在。

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *岩石 ,  *人工知能 ,  画像認識 ,  *土木地質調査 ,  地質構造 ,  地質試料 ,  火山岩 ,  深成岩 ,  堆積岩 ,  変成岩
準シソーラス用語： CNN

分類 (1件)： 土木地質学・水文地質学一般  (DE09080K)

引用文献 (12件)：

• 窪田安打:地質離れが進む建設コンサルタント業界の課題, 地質技術,Vol. 9, pp. 41-47, 2019.
• 教育情報センター:日本の大学数は 774 大学私立大学が約8割!,旺文社,pp. 1-5, 2019. http://eic.obunsha.co.jp/resource/viewpoint-pdf/201907.pdf,(参照2022.2.1)
• 斜面防災対策技術協会:実務者のための岩石肉眼鑑定法 https://www.jasdim.or.jp/gijutsu/ganseki/index.html, (参照2022.2.1)
• 西本昌司:観察を楽しむ特徴がわかる岩石図鑑,ナツメ社,223p., 2021.
• チームG 編:含まれる鉱物や組織で種類を知る 薄片でよくわかる 岩石図鑑,誠文堂新光社,223p., 2014.

タイトルに関連する用語 (3件)： CNN ,  岩石 ,  標本