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J-GLOBAL ID：201702264709788722   整理番号：17A0420113

畳み込みニューラルネットワークを用いた地下鉄トンネルにおける変状検出に関する検討

A Note on Deformation Detection in Subway Tunnel Using Convolutional Neural Network

著者 (4件)： 石原賢太 (北大 大学院情報科学研究科) ,  高橋翔 (北大 大学院情報科学研究科) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 463(ITS2016 42-76)  ページ： 81-86  発行年： 2017年02月13日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 本文では,畳み込みニューラルネットワークを用いた地下鉄トンネルにおける変状検出について検討する。我が国では,高度経済成長期に集中整備されたインフラが老朽化をむかえ,適切な維持管理が課題となっている。そこで,我々はインフラ維持管理の支援技術を実現するため,高い画像認識精度となることが知られている畳み込みニューラルネットワークを用いて地下鉄トンネルの画像から変状を検出する手法を構築し,従来の画像特徴量を用いて識別する手法との検出精度を比較する。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  地下鉄道 ,  *トンネル ,  画像認識 ,  維持管理
準シソーラス用語： *トンネル変状

分類 (1件)： トンネルの保守と付帯設備,その他  (RC05060U)

引用文献 (15件)：

• 国土交通省,′′平成27年度国土交通白書′′.http://www.mlit.go.jp/hakusyo/mlit/h27/index.html.
• 日本経済再生本部,′′日本再興戦略2016-第4次産業革命に向けて-′′.http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/2016_zentaihombun.pdf.
• 国土交通省,′′i-construction委員会 報告書′′. http://www.mlit.go.jp/common/001127288.pdf.
• 山本 努,′′東京メトロにおけるトンネルの維持管理と長寿命化への取り組み,′′ Subway, vol.197, pp.26-30,2013.
• N. Delatte, S. en Chen, N. Maini, N. Parker, A. Agrawal, G. Mylonakis, K. Subramaniam, A. Kawaguchi, P. Bosela, S. McNeil, and R. Miller, ′′Application of nondestructive evaluation to subway tunnel systems,′′ Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, vol. 1845, pp. 127-135, 2003.

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  地下鉄 ,  トンネル ,  変状