水工学論文集第65巻
深層学習を用いたSTIV解析の高性能化
2020 年 76 巻 2 号 p. I_991-I_996
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2020 年 76 巻 2 号 p. I_991-I_996
近年頻発している洪水災害を契機として流量観測の高度化が進められており，既存ストックである河川モニタリングカメラを活用可能な画像計測法への関心が高まっている．画像計測法の中でもSTIVは計測精度の高さや計測の頑健さから有力手法として継続的な開発が進められてきた．しかし荒天時などの撮影条件によっては，従来の自動解析方法では異常値を出力するケースが依然として存在し，リアルタイム計測システム実現に向けた課題となっている．そこで，本研究ではSTIVによる完全自動解析を念頭に，近年画像解析の分野で成果をあげている深層学習手法をSTIVに組み込み，これらの課題の改善を試みた．その結果，従来手法では異常値が出力された多くのケースにおいて，良好な結果が得られることを明らかにした．
