3D-CNNを用いた地中レーダ画像の誘電率とサイズの分類

抄録

本研究では、3次元畳み込みニューラルネットワーク（3D-CNN）を用いて地中レーダ画像から地下対象物を分類することを目的とする。 道路の保全管理はインフラ維持のため重要で、道路幅全体を一度に探索するために、複数のＧＰＲを並列に配置して掃引することがしばしば行われる。 本研究では3D-CNNを用いてこの複数のGPR画像を同時に処理し、分類性能を向上させる。 その結果、埋設物の比誘電率と大きさについて分類性能が向上することを報告する。