16:50 〜 17:10
[2O5-GS-13-04] 地中レーダによる埋設物識別においてラベルの無いレーダ画像を有効利用した識別性能の改善
キーワード：地中レーダ、社会インフラ 維持管理、教師なし学習、変分オートエンコーダ:VAE
地中レーダは，地中に入射した電波の誘電率差で生じる反射波により地中物体を検出する技術であり，社会インフラの劣化状況を非破壊でセンシングするのに有効な技術である．これまで我々は，FDTD法による物理シミュレーションで大量のレーダ画像を生成し，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて複数の不均質土壌における地中レーダ画像から物体の誘電率や大きさの識別が可能なことを明らかにしてきた．しかしながら，実際の現場ではレーダ画像は大量に入手できるものの，埋設物の誘電率は地面を掘って調べるしかなく，大量の画像で教師あり学習をすることは現実的でない．本研究では，正解ラベルの無いレーダ画像を有効に利用するために，VAEでレーダ画像を教師なし学習で潜在変数空間に写像した後、少量の正解ラベルありレーダ画像でラベル付けすることで、埋設物体の誘電率の識別率が向上することを報告する．
講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。