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J-GLOBAL ID:202402277165462774   整理番号:24A0469235

AIを用いた建物の損傷度判定モデルと車載カメラの動画による被災率の評価

Building Damage Assessment Model Using AI and Damage Rate Evaluation by Video from Vehicle-mounted Camera
著者 (4件):
資料名:
巻: 16th  ページ: ROMBUNNO.Day3-G416-16  発行年: 2023年11月20日 
JST資料番号: S0494B  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:
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・車載カメラを用いて被災地の広範囲の動画を撮影し,AIとIo...
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (1件):
分類
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自然災害 
引用文献 (18件):
  • 地震調査推進本部:https://www.jishin.go.jp/ (参照2023-7-27).
  • 防災科学研究所:J-SHIS Map, https://www.j-shis.bosai.go.jp/map/ (参照2023-7-27).
  • 青島亘佐,河村伸哉,中野聡,中村秀明:深層学習による画像認識を用いたコンクリート構造物の変状検出に関する研究,土木学会論文集,Vol.74,No.4,pp.293-305,2018.
  • 菊池亮人:ドローンを使用した赤外線撮影における,タイル浮きAI判定技術の開発,建設機械施工,Vol.73,pp.54-58,2021.4.
  • 千田紘之,髙橋典之,山田朋幸:2021年福島県沖の地震による被害調査への深層学習活用型画像診断システムの適用および実用化のための基礎的検討,構造工学論文集,Vol.68B,2022.4.
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