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J-GLOBAL ID：202202260066341586   整理番号：22A1209329

空撮画像を用いたCNNによる洪水の自動推定

Automatic flood estimation using aerial images by CNN

著者 (3件)： 柳原壮一郎 (富山大 工) ,  本間俊樹 (富山大 大学院理工学教育部) ,  堀田裕弘 (富山大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 420(IMQ2021 10-69)  ページ： 159-162 (WEB ONLY)  発行年： 2022年03月02日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  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)

抄録/ポイント： 広域災害が発生した際,速やかに被害発生地域やその状況を把握することは初動対応の観点から年々重要度が増している.そこで,本稿では機械学習を用いて災害の有無を判別することの可能性を調査するため,近年日本でも多く発生している「洪水」に着目する.災害状況を空撮により画像化したLADI(Low Altitude Disaster Imagery)データセットから洪水画像と非洪水画像を抽出したものを用いて学習用データを作成し,CNN(Convolutional Neural Network)を用いた洪水の発生の有無を判別する分類器の構築,及びその精度の検証を行った.また,Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)を用いて分類された画像の特徴量を分析した.(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *洪水 ,  空中写真 ,  衛星利用画像 ,  災害 ,  機械学習 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： *CNN ,  空撮画像 ,  広域災害

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  洪水対策  (RC12040I)

引用文献 (4件)：

• George Awad et al., TRECVID 2020: A comprehensive campaign for evaluating video retrieval tasks across multiple application domains, https://www-nlpir.nist.gov/projects/tvpubs/tv20.papers/tv20overview.pdf
• “VGG in TensorFlow,” http://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/,
• Ramprasaath R. Selvaraju, Michael Cogswell, Abhishek Das, Ramakrishna Vedantam, Devi Parikh, Dhruv Batra; Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017, pp. 618-626
• Low Altitude Disaster Imagery (LADI) Dataset https://github.com/LADI-Dataset/ladi-overview

タイトルに関連する用語 (4件)： 空撮画像 ,  CNN ,  洪水 ,  推定