[3Z2] AI応用-アルゴリズム開発・産業応用

[3Z2-03] ディープラーニングによる地中レーダの物体識別におけるシミュレーション画像と転移学習による実験画像の識別

〇園田 潤¹、木本 智幸² (1. 独立行政法人国立高等専門学校機構仙台高等専門学校、2. 独立行政法人国立高等専門学校機構大分工業高等専門学校)

キーワード：ディープラーニング、地中レーダ、物体識別、転移学習、VGG16

本研究では，地中レーダ画像の物体識別をディープラーニングを用いて自動化するために，学習用の地中レーダ画像をGPUクラスタを用いたFDTD法により生成し，5層のCNNやImageNetで学習済みのVGG16を用いた転移学習による実験画像の識別率を検討する．FDTDシミュレーションで生成した地中レーダ画像を学習させ，モデル実験で得られた地中レーダ画像から地中物体の材質4種類を識別させた結果，CNN5層では75%程度，VGG16では80%程度の識別率が得られた．