変状評価支援のための類似点検データ検索の高精度化に関する検討-熟練技術者の判定に関する推定に基づいた学習データ生成法の導入-

斉藤僚汰; 高橋翔; 小川貴弘; 長谷山美紀

文献

J-GLOBAL ID：201702223235279295 整理番号：17A1468496

変状評価支援のための類似点検データ検索の高精度化に関する検討-熟練技術者の判定に関する推定に基づいた学習データ生成法の導入-

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資料名：
巻： 41 号： 29(ME2017 90-108) ページ： 49-52 発行年： 2017年08月29日
JST資料番号： S0209A ISSN： 1342-6893 資料種別：会議録 (C)
記事区分：短報発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

橋梁やトンネル等の道路構造物の老朽化が深刻な問題となっている。そこで,著者らはこれまでに,道路構造物の効率的な維持管理のために,構造物の点検時に確認された変状に対して,類似する過去の点検データを熟練技術者の判定に基づいて検索する手法を提案してきた。従来手法では,距離計量学習を行い,点検データ間の距離を熟練技術者の判定に基づいて算出していたが,その学習データの数には限りがあった。本稿では,熟練技術者の判定に関する推定を行うことで,距離計量学習に用いる学習データを生成し,より高精度に類似点検データを検索する手法を提案する。(著者抄録)

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パターン認識 , 人工知能

引用文献 (10件)：

[1]\t国土交通省,“平成 27 年度国土交通白書,Technical re- port,2015. (online), available from http://www.mlit.go.jp/en/statistics/white-paper-mlit-index.html, (accessed 2017-2-13).
[2]\t橋梁マネジメント研究会,道路橋マネジメントの手引き,(財) 海洋架橋・橋梁調査会,2009.
[3]\tR. Saito, S. Takahashi, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Retrieval of similar inspection records based on metric learning using experienced inspectors’ evaluation,” Proceedings of the 5th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)IEEE, pp.48-49 2016.
[4]\tR. Saito, S. Takahashi, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Retrieval of similar inspection records using deep learning based image features in expressway,” Proceedings of the 3rd Inter- national Conference on Civil and Building Engineering Informatics (ICCBEI) in conjunction with 2017 Conference on Computer Applications in Civil and Hydraulic Engineering (CCACHE), pp.186-189, 2017.
[5]\tS. Takahashi, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Retrieval system of similar inspection records for support of maintenance inspection in expressway and discussions of evaluation by experienced inspectors,” Proceedings of the 3rd International Conference on Civil and Building Engineering Informatics (ICCBEI) in conjunction with 2017 Conference on Computer Applications in Civil and Hydraulic Engineering (CCACHE), pp.190-193, 2017.

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