文献

J-GLOBAL ID：201702217164100547   整理番号：17A0556832

Deep Learningの今を探る トンネル切羽AI自動評価システム-Deep Learning活用による取り組み-

著者 (2件)： 野村貴律 (日本システムウエア) ,  宇津木慎司 (安藤・間)
資料名： 映像情報Industrial  (映像情報インダストリアル)
巻： 49  号： 5  ページ： 12-17  発行年： 2017年05月01日 
JST資料番号： Z0577B  ISSN： 1346-1362  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,トンネル採掘工事での発破工法に必須の専門技術者の経験と熟練知識の獲得に対し,Deep Learning活用により開発した「トンネル切羽AI自動評価システム」の紹介を行った。画像認識のための特徴抽出をDeep Learningにより自動化し,認識率の向上を可能にした。このシステムでは,トンネル切羽写真から岩盤の工学的特性を自動評価する。システム構成を示し,現場設置のPC(パーソナルコンピュータ),IoTクラウドプラットフォームについて述べた。CNN(畳込みニューラルネットワーク)による岩盤強度判定手法の解説を行った。

シソーラス用語： *切羽 ,  *ニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  *画像認識 ,  エッジ検出 ,  輝度 ,  トンネル ,  モデリング ,  評価試験 ,  評価 ,  グレースケール ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  計測器
準シソーラス用語： *Deep Learning ,  精度評価

分類 (4件)： 支保  (UA05040V) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： トンネル切羽 ,  AI ,  自動評価 ,  活用