社会インフラの検査は地中レーダで地中内の電波反射画像を撮り，熟練技術者が目で見て判断しているが，空洞等の危険因子を高精度かつ高速に行うことは困難である．本研究では、地中レーダー画像から地下物体の危険因子であるかどうかを特定するためのAIシステムを開発することを目的とします。 これまで、FDTD法により大量のレーダー画像を生成し、AIシステムを訓練する手法を開発してきました。 しかしながら、FDTD法を実行するための正しい物理定数が不明であるため、正しい画像を生成することは困難です。 本研究では、FDTD法による大量の不正確なレーダー画像とわずか1枚の現場で撮った高精度レーダー画像を使用して、大量の高精度レーダー画像を生成する方法を提案します。
