画像を用いた橋梁の振動計測におけるSRCNNによる精度向上に関する基礎的研究
キーワード:
Vibration measurement,
Deep learning,
Super-Resolution,
Convolutional Neural Network,
Matching,
AKAZE
2020 年 1 巻 J1 号 p. 329-338
詳細
2020 年 1 巻 J1 号 p. 329-338
近年，日本では橋梁の劣化が大きな社会問題になっている．そこで，振動計測により橋梁の劣化を検知する研究が精力的に行われており，その一つとして画像を用いた振動を計測するという手法が提案されてきている．本論文では，人工マーカーレス，かつ遠距離から非接触での高精度計測を可能にすることを目的とした．その手法として，ステレオカメラで振動の様子を動画で撮影し，フレーム分割した画像をディープラーニングによる超解像技術を用いて解像度を向上させ，AKAZE特徴量による対応点探索の精度を高め，遠距離計測での精度向上させることについて，基礎的な研究を行った．
