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J-GLOBAL ID：202502291411959637   整理番号：25A0528686

最先端技術を活用した消防防災技術開発 畳み込みニューラルネットワークに基づく画像解析技術を利用した火災荷重調査法

CNN-based Image Analysis Approach for Fire Load Surveys

著者 (1件)： 樋本圭佑 (国土技術政策総合研)
資料名： 火災  (日本火災学会誌)
巻： 75  号： 1  ページ： 13-18  発行年： 2025年02月20日 
JST資料番号： S0193A  ISSN： 0449-9042  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： ・火災荷重調査の考え方を説明し,既往の火災荷重調査の方法として,重量計測,寸法計測,アンケート調査,レーザー計測,360度カメラ,Web画像検索について紹介。
・標記の火災荷重調査法は,CNNを利用することで可燃物の画像データから重量を推定し,これに燃焼実験の結果から求めた燃焼熱を乗じることで可燃物の総重量を推定。
・標記の調査法は画像解析技術を利用することで,ほとんど人を介さずに火災荷重調査を行え,これによって建物の避難安全設計等のデータベースを拡充。

シソーラス用語： 先端技術 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *画像分析 ,  *燃焼熱量測定 ,  アンケート ,  レーザ計測 ,  *可燃物
準シソーラス用語： *火災荷重

分類 (1件)： 火災  (RA02020B)

引用文献 (5件)：

• 建設省告示第1433号, 耐火性能検証法に関する算出方法等を定める件, 2000.
• 樋本圭佑, 鈴木雄太 : 機械学習を利用した火災荷重の簡易推定に関する研究 その1, 日本建築学会学術講演梗概集, pp.65-66, 2024.
• 鈴木雄太, 樋本圭佑 : 機械学習を利用した火災荷重の簡易推定に関する研究 その2, 日本建築学会学術講演梗概集, pp.67-68, 2024.
• 斎藤康毅 : ゼロから作るDeep Learning, オライリー・ジャパン, 2016.
• Simonyan K, Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition, ICLR 2015, 2015.

タイトルに関連する用語 (8件)： 最先端技術 ,  活用 ,  消防 ,  防災 ,  開発 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  画像解析 ,  調査