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J-GLOBAL ID：201802267409447921   Reference number：18A0919980

A framework for Crack Detection and Maintenance Criteria Extraction using Machine Learning and Smartphone camera

機械学習とスマートフォンを用いた道路の損傷画像のリアルタイム検出と修繕対応基準における各特徴量の重要度比較

Author (5)： MAEDA HIROYA (東京大学工学系研究科社会基盤学専攻修士課程) ,  SEKIMOTO YOSHIHIDE (東京大学生産技術研究所) ,  SETO TOSHIKAZU (東京大学空間情報科学研究センター) ,  KASHIYAMA TAKEHIRO (東京大学生産技術研究所) ,  OMATA HIROSHI (東京大学生産技術研究所)
Material： 交通工学論文集(Web)  (JSTE Journal of Traffic Engineering (Web))
Volume： 4  Issue： 3  Page： A_1-A_8(J-STAGE)  Publication year： 2018 
JST Material Number： U0617A  ISSN： 2187-2929  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *road ,  *damage and injury ,  repair ,  smartphone ,  *automatic monitoring ,  detection ,  *image processing ,  character(group theory)
Semi thesaurus term： *real time monitoring ,  image feature

Author keywords (8)： スマートフォン ,  深層学習 ,  物体認識 ,  インフラ維持管理 ,  Smartphone ,  Deep Learning ,  Object Detection ,  Infrastructure Maintenance

JST classification (2)： Road maintenance and repair  (RC08050E) ,  Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Reference (15)：

• 1) 国土交通省:社会資本の老朽化の現状と将来,インフラメンテナンス情報,http://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/maintenance/02research/02_01.html,2016.(最終閲覧日 2017 年 12 月 12 日)
• 2) 富山 和也,川村 彰,藤田 旬,石田 樹:地方自治体 の舗装維持管理実態を考慮した市街地道路の効 果的 な路面点検手法の開発,土木学会論文集 F3 (土木情報学)
• 3) Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E.:Image net classification with deep convolutional neural networks. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp.1097-1105), 2012.
• 4) Srinivas, S., Sarvadevabhatla, R. K., Mopuri, K. R., Prabhu. N., Kruthiventi, S. S., & Babu, R. V. :A taxonomy of deep convolutional neural nets for computer vision. arXiv preprint arXiv:1601.06615, 2016.
• 5) Chatfield, K, Simonyan, K, Vedaldi, A. & Zisserman, A.: Return of the devil in the details: delving deep into convolutional nets, 2014.

Terms in the title (8)： 機械学習 ,  スマートフォン ,  道路 ,  損傷 ,  リアルタイム ,  修繕 ,  特徴量 ,  重要度