土木計画学研究・論文集 第37巻（特集）
航空写真を用いた深層学習による地震災害時の屋根損傷家屋の把握
2020 年 75 巻 6 号 p. I_127-I_135
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2020 年 75 巻 6 号 p. I_127-I_135
被災者支援策の判断材料として用いられる罹災証明書の発行は迅速性と正確性を必要とするが，過去の地震災害では多くの時間を要しており，行政は更なる効率的な仕組みを必要としている．本研究では，航空写真から深層学習を用いて地震被害の大まかな規模と全体像を把握する屋根損傷家屋把握システムを開発した．このシステムはGISの建物ポリゴンの位置情報により判別のための画像データを自動で作るアルゴリズムにより迅速な予測が可能である．ブルーシート判別は正解率約93%，直接被害判別は正解率約81%の精度で予測ができた．深層学習では高画質で大量の画像データが必要である一方，現状では画像データ数が乏しいという問題点があるため，画像認識アルゴリズムなどの改良に加え，データの収集方法の工夫が必要であることがわかった．
