GANおよびFDTD法を用いたレーダ画像からの内部欠陥推定手法の高度化に関する検討
2021 年 2 巻 J2 号 p. 700-711
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2021 年 2 巻 J2 号 p. 700-711
本研究は，著者らが提案している，敵対的生成ネットワーク（GAN）を利用したレーダ画像からのコンクリート内部ひび割れの推定・可視化手法において，効率的にデータを取得可能なシミュレーションの有効利用に向けた基礎的な検討を行ったものである．具体的には，GANの応用技術の一種であるpix2pixを用いて，実験レーダ画像から疑似シミュレーションレーダ画像に変換するモデルを追加することで，実験結果とシミュレーション結果に一部乖離があったとしても，シミュレーションデータを学習データとして利用可能な手法を提案した．検証の結果，提案手法は，実験データのみを用いる従来手法と比較して，反射波が小さくなる欠陥が薄いケースで推定精度が向上すること等が分かった．
