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J-GLOBAL ID：202102288701045041   整理番号：21A0322016

鉄筋コンクリート部材の深層学習を用いた地震損傷検出における最適撮影環境に関する検討

Study on optimal condition for optical image measurement of seismic damage in reinforced concrete members using the deep learning

著者 (2件)： 高橋賢作 (東北大 大学院工学研究科) ,  高橋典之 (東北大 大学院工学研究科)
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)  (Summaries of Technical Papers of Annual Meeting, Summaries of Design Works of Annual Meeting. Architectural Institute of Japan (CD-ROM))
巻： 2020  ページ： ROMBUNNO.23265  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.RC構造物の損傷量評価において,画像処理技術や人工知能による損傷量計測に関する研究例えば1)が進められている。損傷の画像計測が実用化され始めた2007年の研究2)では,画像処理に適した損傷画像の最適な撮影条件(カメラの解像度,...【本文一部表示】

シソーラス用語： カメラ ,  亀裂 ,  照度 ,  レンズ ,  自動化 ,  *地震 ,  画像処理 ,  画素 ,  震災 ,  *損傷検出 ,  スマートフォン
準シソーラス用語： ディジタルカメラ ,  画像計測 ,  撮影距離 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 鉄筋コンクリート部材 ,  深層学習 ,  ひび割れ ,  画像計測

分類 (1件)： コンクリート構造  (RA04030A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 鉄筋コンクリート部材 ,  深層学習 ,  地震 ,  損傷検出 ,  撮影 ,  環境