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J-GLOBAL ID：201802257890551650   整理番号：18A1943175

地震衛星画像前後の地震被害検出【JST・京大機械翻訳】

Earthquake Damage Detection Using Before and After Earthquake Satellite Images

著者 (2件)： Korkmaz Kasim A. (School of Visual and Built Environments, Eastern Michigan University, Ypsilanti, MI) ,  Abualkibash Munther (School of Information Security and Applied Computing, Eastem Michigan University, Ypsilanti, MI)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EIT  ページ： 0615-0619  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界中で多くの地震を経験した後に,地震被害評価は研究者と開業医の両方から大きな注目を集めている。多くの実用的問題における複雑さと不確実性は,新しい方法とツールを必要とする。画像処理は,より大きな報酬のための効率的なプロセスとして使用できるこれらのツールの一つである。地震後の地震被害検出における画像処理の実施は,迅速で正確な応答を可能にする。イベント画像の前後に,地震が発生した後に,損傷検査を可能にする。本論文では,画像処理とコンピュータビジョン技術を地震損傷検出に適用した。都市モデルを代表的な損傷検出プロセスに用いた。さらに,2011年3月11日前後の衛星画像を用いて地震被害を検出した。構造物の目視損傷検査を,前と後のイベント画像を比較する都市域を考慮して実施した。画像差を用いた損傷評価は,住宅建築,高速道路橋,およびインフラの構造地域における損傷プロファイルを与える。このような評価は,地震後の救助チームによる即時応答に使用でき,被害を受けた都市表面を位置決めすることができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不確実性 ,  *地震 ,  損傷検出 ,  都市域 ,  *震災 ,  コンピュータビジョン ,  構造物 ,  画像処理 ,  *衛星利用画像 ,  救助 ,  都市 ,  インフラストラクチャー ,  都市モデル ,  *画像
準シソーラス用語： 損傷評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 地震 ,  衛星画像 ,  地震被害