研究速報
三次元畳込みニューラルネットワークとキルヒホッフマイグレーションによる地中埋設管の検知
2020 年 72 巻 4 号 p. 329-333
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2020 年 72 巻 4 号 p. 329-333
本論文では，地中レーダ（GPR）計測データから地中埋設管を自動検知する新たなアルゴリズムを提案する．レーダ画像は難解で熟練した検査員による検知が必要であり，膨大な地中埋設管を把握する上で大きな障害となっていた．本研究では，三次元の畳込みニューラルネットワーク（3D-CNN）により，走行直角・走行方向埋設管・非埋設管部を高精度に分類するモデルを構築した．検知領域にのみ逆解析の一種であるキルヒホッフマイグレーションを適用することで，高速かつ高精度に埋設管位置を三次元空間上にマッピングした．
