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J-GLOBAL ID：201802292257348496   整理番号：18A0503343

岩盤の弾性波速度推定に向けたトンネル切羽画像の分類に関する初期検討

A Note on Classification of Tunnel Working Face Images toward Estimation of Rock Elastic Wave Velocity

著者 (4件)： 濱野翔太 (北大 大学院情報科学研究科) ,  原川良介 (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： 117  号： 431(ITS2017 61-83)  ページ： 185-188  発行年： 2018年02月08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： トンネルに代表される岩盤構造物の建設を適切に行うためには,岩盤の弾性波速度を正確に把握する必要がある。本稿では,岩盤の弾性波速度推定に向けた初期検討として,弾性波速度に注目したトンネル切羽画像の分類を行う手法を提案する。提案手法は,トンネル切羽画像から,岩盤の色や凹凸,割れ目などを表現する画像特徴を算出し,これらに基づいてsupport vector machineを構築することで,弾性波速度に注目したトンネル切羽画像の分類を実現する。提案手法により,受振計を要する物理的計測を経ずに,岩盤の工学的特性を定量的に把握することが可能となる。実験では,複数種類の画像特徴を用いた際の分類精度の比較を行うことで,トンネル切羽画像の分類において有効な特徴を明らかにする。(著者抄録)

シソーラス用語： トンネル工事 ,  トンネル ,  切羽 ,  *分類 ,  *岩盤 ,  *弾性波速度 ,  推定 ,  基礎研究 ,  特徴抽出 ,  精度 ,  速度推定
準シソーラス用語： *SVM分類 ,  *画像分類 ,  特徴量抽出 ,  分類精度

分類 (3件)： トンネル工事  (RC05031E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (18件)：

• 朝倉俊弘,トンネルの地質調査と岩盤計測,一般社団法人日本応用地質学会,1983.
• M.N. Vu, W. Broere, and J.W. Bosch, ′′Structural analysis for shallow tunnels in soft soils,′′ International Journal of Geomechanics, vol.17, no.8, p.04017038, 2017.
• A. Franza, A.M. Marshall, T. Haji, A.O. Abdelatif, S. Carbonari, and M. Morici, ′′A simplified elastic analysis of tunnel-piled structure interaction,′′ Tunnelling and Underground Space Technology, vol.61, pp.104-121, 2017.
• D. Chapman, N. Metje, and A. St?rk, Introduction to Tunnel Construction, Spon Press, 2010.
• 宇津木慎司,中谷匡志,鶴田亮介,野村貴律,′′AIを利活用したトンネル切羽地質状況自動評価システムの構築および施工現場への適用,′′トンネル工学報告集,vol.27, no.I-25, pp.1-7, 2017.

タイトルに関連する用語 (6件)： 岩盤 ,  弾性波速度 ,  推定 ,  トンネル切羽 ,  分類 ,  初期