斜め航空写真と深層学習を用いた建物被害抽出モデルの開発

内藤 昌平; 友澤 弘充; 森 悠史; 中村 洋光; 藤原 広行

doi:10.11532/jsceiii.2.J2_211

内藤昌平, 友澤弘充, 森悠史, 中村洋光, 藤原広行

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キーワード: Damage detection, Damage investigation, Aerial Photo, Deep learning, Remote sensing

ジャーナルオープンアクセス

2021 年 2 巻 J2 号 p. 211-222

DOI https://doi.org/10.11532/jsceiii.2.J2_211

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抄録

災害発生直後の被害状況把握を目的に，ヘリコプターやドローン等により斜め方向から撮影された航空写真を用いた深層学習により，画像内の建物や斜面崩壊箇所を自動抽出するとともに，建物被害については無被害，損傷，倒壊にそれぞれ相当する3段階に自動判別するモデルを開発した．このモデルを用いて未学習のテスト用航空写真を用いた判別を行った結果，各区分におけるF値の平均値が約64%，mAPが約0.35の判別性能を確認した．

責任著者(Corresponding author)

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