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J-GLOBAL ID：202002274129005201   整理番号：20A0540752

敵対的生成ネットワークを用いた深層学習による地中レーダ画像のSN比向上

Improved SN Ratio of GPR Images by Deep learning Using Generative Adversarial Networks

著者 (2件)： 園田潤 (仙台高専) ,  木本智幸 (大分工高専)
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： 407(EST2019 79-102)  ページ： 1-6  発行年： 2020年01月23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： 地中レーダでは地中に入射した電波の誘電率差で生じる反射波により地中物体を検出する技術であり,近年劣化が社会問題化している社会インフラのセンシングに有効な技術である.しかしながら,地中レーダ画像から物体の材質や大きさを識別することが課題であった.我々は,ディープラーニングによる地中レーダ画像からの地中物体識別を目的に,GPUクラスタを用いたFDTD法による地中レーダシミュレーションで学習用レーダ画像を生成し,畳み込みニューラルネットワークCNNを用いて複数の不均質土壌における地中レーダ画像から物体の比誘電率や大きさの識別が可能なことを明らかにしてきた.本稿では,誘電率差の小さい物体の反射画像のSN向上を目的に,ディープラーニングによる画像生成手法である敵対的生成ネットワークGANを用いた地中レーダ画像のSN向上手法について報告する.(著者抄録)

シソーラス用語： *画像合成 ,  攻撃行動 ,  *機械学習 ,  *地中レーダ ,  レーダ画像 ,  SN比 ,  誘電率 ,  反射波 ,  技術 ,  マルチプロセッサシステム ,  画像処理システム ,  有限差分時間領域法 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： GPUクラスタ ,  センシング技術 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *深層学習 ,  敵対行動

分類 (3件)： レーダ  (ND13010H) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (21件)：

• 佐藤源之,′′地中レーダによる地下イメージング,′′信学論(C),vol.J85-C,no.7,pp.520-530,July 2002.
• K.y Belli, C. Rappaport, H. Zhan, and S. Wadia-Fascetti, ′′Effectiveness of 2D and 2.5D FDTD Ground Penetrating Radar Modeling for Bridge Deck Deterioration Evaluated by 3D FDTD,′′ IEEE Transactions on Cosine's and Remote Sensing, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol.47, no.4, pp.3656-3663, April 2009.
• X. Wei and Y. Zhang ′′Autofocusing Techniques for GPR Data from RC Bridge Decks,′′ IEEE Select. Topics in Appl. Earth Observ. and Remote Sens., vol.7, no.12, pp.4860-4868, Dec. 2015.
• X. Wei and Y. Zhang ′′Interference Removal for Autofocus-ing of GPR Data From RC Bridge Decks,′′ IEEE Select. Topics in Appl. Earth Observ. and Remote Sens., vol.8, 3, pp.1145-1151, March 2015.
• P. Shangguan and I. Al-Qadi, ′′Calibration of FDTD Simu-lation of GPR Signal for Asphalt Pavement Compaction Monitoring,′′ IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol.53, no.3, pp.1538-1548, March 2015.

タイトルに関連する用語 (4件)： 敵対的生成ネットワーク ,  深層学習 ,  地中レーダ ,  SN比