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J-GLOBAL ID：202002238822121151   整理番号：20A2079772

SVMによる広域空撮画像の複雑性評価を用いた被災家屋検出手法

A Method to Detect the Collapsed Structures with the Complexity Evaluation of the Wide Aerial Image by SVM

著者 (2件)： 國武千人 (防衛大) ,  岩切宗利 (防衛大)
資料名： 画像電子学会誌(CD-ROM)  (Journal of the IIEEJ (CD-ROM))
巻： 49  号： 3  ページ： 199-206  発行年： 2020年07月30日 
JST資料番号： S0815B  ISSN： 2186-716X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 大規模地震などによる倒壊家屋の内部には,建物の損壊に巻き込まれた被災者がいる可能性があり,早急な救出活動が必要となる.発災当初に広域の家屋の被害状況を把握するには空撮画像の分析が効果的であるが,その判別は現在専門家による目視判読に依存しており,膨大な処理時間を要している.本論文では,空撮画像の建物区画内複雑度ベクトルをSVMを用いて建物の被害状況を自動判定する局所複雑度ベクトル評価法を提案し,評価結果を示した.熊本地震後に撮影された空撮画像を用いた専門家による目視判読との比較の結果,倒壊家屋の約74.8%を目視判読と同様に判定し,目視判読の約40分の1の処理時間で推定できることがわかった.(著者抄録)

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  *画像認識 ,  *物体認識 ,  空中写真 ,  衛星利用画像 ,  災害調査 ,  建築物 ,  大地震 ,  肉眼検査
準シソーラス用語： *SVM ,  空撮画像 ,  大規模地震 ,  倒壊 ,  被災建物 ,  複雑性 ,  目視検査

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： SVM ,  広域 ,  空撮画像 ,  複雑性 ,  評価 ,  被災 ,  家屋 ,  手法