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J-GLOBAL ID：202102287671878915   整理番号：21A0320654

地震時災害救助の技術向上に資する深層学習を用いた人的被害程度推定システムの構築

Development of Estimation System for Seismic Casualties Activating Search and Rescue Activities by Applying Deep Learning

著者 (3件)： 飯田彬斗 (北大 大学院工学院) ,  中嶋唯貴 (北大 大学院工学研究院) ,  岡田成幸 (北大 広域複合災害研究セ)
資料名： 日本建築学会大会学術講演梗概集・建築デザイン発表梗概集(CD-ROM)  (日本建築学会大会建築デザイン発表梗概集(CD-ROM))
巻： 2020  ページ： ROMBUNNO.21126  発行年： 2020年07月20日 
JST資料番号： S0745D  ISSN： 1883-9363  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1.はじめに.地震防災的観点から、建物の耐震性能を正確に判断することで事前に被害発生程度を予測することが出来る。また、震災後の復旧・復興計画においては各建物の被害状況判断が重要である。加えて本邦の住家内閉じ込めが多いことを鑑みるに、災害直後...【本文一部表示】

シソーラス用語： 畳込み ,  *学習 ,  情報サービス ,  信頼度 ,  最適化手法 ,  防災 ,  数学モデル ,  確率分布 ,  *地震 ,  木構造 ,  死亡率 ,  実時間処理 ,  震災 ,  耐震性 ,  *深層学習 ,  度

著者キーワード (6件)： 地震 ,  深層学習 ,  画像分類 ,  木質構造 ,  余命曲線 ,  人的被害

分類 (1件)： 自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地震 ,  災害救助 ,  深層学習 ,  人的被害 ,  推定システム ,  構築