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J-GLOBAL ID：202002255472103173   整理番号：20A1567374

CNNによる工事発注資料の分類と道路地図情報の収集への適用

CLASSIFICATION OF CONSTRUCTION ORDERING DOCUMENTS BY CNN AND APPLYING ROAD MAP INFORMATION GATHERING

著者 (2件)： 小林亘 (東京電機大学 研究推進社会連携センター) ,  市川広志 (一般財団法人日本デジタル道路地図協会)
資料名： 土木学会論文集 F3(土木情報学)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. F3 (Civil Engineering Informatics) (Web))
巻： 75  号： 2  ページ： II_62-II_70(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0254A  ISSN： 2185-6591  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： 建設工事や建設物から条件に適合するものを抽出する作業に,ルーチン業務で生成される情報を活用し,さらに自動分類できれば,データベースの構築や人手での分類に比べて格段に効率が向上する.本報告は,活用する情報として工事発注資料を取り上げ,各ページの種別をCNN(畳み込みニューラルネットワーク)によって8つのクラスに自動分類した実験の成果と評価を示すものである.実験により,静岡県の一般的な土木工事の発注資料から,入札公告または実施設計書表紙を抽出して工事の概要を得ることは,クラス当たり50の教師データにより可能であり,データ数の増加によって分類性能は向上した.本報告は,道路地図の更新のために収集した工事発注資料を対象とした実験であるが,電子納品などによる一般的な工事成果品へも応用が期待できる.(著者抄録)

シソーラス用語： 建設管理 ,  労働生産性 ,  建設工事 ,  構造物 ,  *ニューラルネットワーク ,  自動分類 ,  静岡県 ,  土木工事 ,  *地図 ,  納品 ,  *資料 ,  *発注 ,  工事 ,  *情報 ,  *道路 ,  物 ,  目標設定
準シソーラス用語： CNN ,  i-Construction ,  建設物 ,  工事成果品 ,  工事発注資料 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  電子納品 ,  道路地図 ,  道路地図情報 ,  発注資料

著者キーワード (5件)： construction document ,  image classification ,  CNN ,  deep learning ,  road-map updating

分類 (2件)： 建設管理  (RA01096R) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

引用文献 (10件)：

• 1) 国土交通省,総務省,財務省:入札契約適正化法等に基づく実施状況調査結果の公表,<http://www.mlit.go.jp/report/press/totikensangyo13_hh_000601.html>, (入手2019.10.24).
• 2) 静岡県:入札情報システム,<https://www.ppi.cals-shiz.jp/ebidPPIPublish/EjPPIj>,(データ取得2018年度).
• 3) 棟上昭男,佐藤孝紀:図面の自動認識と理解,情報処理学会情報処理,Vol. 24,No. 9,pp. 1086-1094,1983.
• 4) 難波英嗣:人工知能による文書分類,情報の科学と技術,66巻,6号,pp. 277-281,2016.
• 5) 末松良一,山田宏尚:画像処理工学(改訂版),pp. 133-135,コロナ社,2014.

タイトルに関連する用語 (8件)： CNN ,  工事 ,  発注 ,  資料 ,  分類 ,  道路 ,  地図情報 ,  収集