LVLM による越水事象検知モデルの構築と大型台風発生時の画像データによる精度検証
2025 年 6 巻 3 号 p. 1027-1037
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2025 年 6 巻 3 号 p. 1027-1037
近年，大雨による浸水被害が頻発しており，迅速な災害対応や地域への情報発信を行うために，堤防における越水の状況を速やかに把握することが求められている． 本研究では， LVLM (Large-Vision- Language-Model) を用いて越水事象を検知可能なモデルを構築した上で，実データ (令和元年台風第 19 号に伴う大雨時の画像データ) を用いて構築モデルの検知精度を明らかにした．OpenAI 社の GPT-4o をベースにファインチューニングを行うことで，越水事象および平常時の検知精度が向上することを確認した．
