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J-GLOBAL ID：202002242404455283   整理番号：20A0698250

道路構造物の維持管理効率化に向けた変状画像分類における信頼性の向上に関する検討

A Note on Improvement of Reliability of Dstress Image Classification for Efficient Maintenace of Road Structures

著者 (4件)： 堀井風葉 (北大 大学院情報科学研究科) ,  前田圭介 (北大 大学院情報科学研究院) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究院) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究院)
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： 119  号： 421(ITS2019 30-56)  ページ： 51-56  発行年： 2020年02月20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： 本稿では,道路構造物の維持管理効率化に向けた変状画像の分類における信頼性向上に関する検討を行う.提案手法では,変状の進行度合いに基づいて画像を分類する上で技術者が実際に用いる判定理由を出力し,出力した判定理由と画像を用いて最終的な変状レベル分類を行う.変状レベル分類結果だけでなく,技術者が実際に用いる判定理由を出力することで,変状レベル分類結果に対する信頼性の向上が期待される.本文の最後では,提案手法を用いた変状レベル分類を行い,考察を行う.(著者抄録)

シソーラス用語： *構造物 ,  維持管理 ,  効率化 ,  *状態 ,  *分類 ,  信頼性 ,  判断 ,  ニューラルネットワーク ,  計算機処理方式 ,  *道路構造物 ,  改変
準シソーラス用語： CNN ,  マルチタスク ,  *画像分類 ,  判定 ,  *変状

分類 (2件)： 道路工学一般  (RC08010M) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (11件)：

• 国土交通省, ′′令和元年版 国土交通白書,′′ (online), http://www.mlit.go.jp/hakusyo/mlit/h30/hakusho/r01/pdfindex.html, 2019, (accessed on Dec 22th, 2019).
• 国土交通省, ′′道路土工構造物点検要領,′′ (oneline), https://www.mlit.go.jp/road/sisaku/yobohozen/tenken/ty_h2908.pdf, 2017, (accessed on Dec 22th, 2019).
• 国土交通省 道路局, ′′橋梁定期点検要領,′′ (oneline), https://www.mlit.go.jp/road/sisaku/yobohozen/tenken/yobo3_1_6.pdf, 2017, (accessed on Dec 22th, 2019).
• O. Abdeljaber, O. Avci, S. Kiranyaz, M. Gabbouj, and D. Inman, ′′Real-time vibration-based structural damage detection using one-dimensional convolutional neural networks,′′ Journal of Sound and Vibration, vol. 388, pp. 154-170, 2017.
• A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. Hinton, ′′Imagenet classification with deep convolutional neural networks,′′ Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1097-1105, 2012.

タイトルに関連する用語 (5件)： 道路構造物 ,  維持管理 ,  効率化 ,  変状 ,  画像分類