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J-GLOBAL ID：201702264932919408   整理番号：17A0420106

深層学習を用いた道路構造物の維持管理における変状分類の高精度化に関する検討

A Note on Accurate Distress Classification for Maintenance Inspection of Road Structures via Deep Learning

著者 (4件)： 前田圭介 (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： 51-54  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： 道路構造物に発生する様々な種類の変状を自動で分類することは,その維持管理を行う技術者の支援のために重要である。本文では,その高精度化のために,深層学習に基づいた分類器の構築を試みる。具体的に,提案手法は,Deep Extreme Learning Machineを用いた分類器を構築する。Deep Extreme Learning Machineは,各隠れ層毎にAuto Encoderを構築し,隠れ層間のパラメータを逐次決定する深層学習手法である。本手法を用いることで,これまでに提案されている機械学習手法に基づいた分類器の精度と比較して高精度な変状分類の実現が期待できる。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  学習機械 ,  *道路 ,  維持管理 ,  特徴抽出 ,  *深層学習 ,  *道路構造物 ,  特徴ベクトル ,  エクストリームラーニングマシン
準シソーラス用語： 極端学習機械

分類 (1件)： 道路の維持修繕  (RC08050E)

引用文献 (14件)：

• MLIT, ′′White paper on land, infrastructure, transport and tourism in japan 2014,′′ .
• M. O'Byrne, F. Schoefs, B. Ghosh, and V. Pakrashi, ′′Texture analysis based damage detection of ageing infrastructural elements,′′ Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, vol. 28, no. 3, pp. 162-177,2013.
• S. Varadharajan, S. Jose, K. Sharma, L. Wander, and C. Mertz, ′′Vision for road inspection,′′ in Applications of Computer Vision (WACV), 2014 IEEE Winter Conference on. IEEE, 2014, pp. 115- 122.
• A. G. YO, N. A. Okine, G. Garateguy, R. Carrillo, and G. R. Arce, ′′Multiresolution information mining for pavement crack image analysis,′′ Journal of Computing in Civil Engineering, vol. 26, no. 6, pp. 741-749,2011.
• Q. Zou, Y. Cao, Q. Li, Q. Mao, and S. Wang, ′′Cracktree: Automatic crack detection from pavement images,′′ Pattern Recognition Letters, vol. 33, no. 3, pp. 227-238,2012.

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  道路構造物 ,  維持管理 ,  変状 ,  分類 ,  高精度化