2024 年 5 巻 3 号 p. 842-848
本論文では,津波災害などの大規模自然災害時の効率的な行方不明者捜索のために,無人航空機UAV空撮画像と深層学習による海岸漂着物の自動検出について述べる.深層学習としてリアルタイム検出が可能なYOLOを用いて,比較的均質な砂浜海岸における3年間の長期観測による海岸漂着物の検出率について検討する.さらに,砂礫や植生を含む多様な海岸において適用するために,海岸分類を前処理に導入した手法について述べる.これらの結果,砂浜海岸における漂着物検出では,2020年2ヶ月分のUAV空撮画像の学習で2020年から2022年の間の3年分のUAV空撮画像において平均85.4%の検出率が得られること,海岸分類により検出率を17.2%向上できることを示している.