[V-561] 深層学習およびFDTDシミュレーションを用いたレーダ画像からのコンクリート内部の欠陥識別に関する基礎的検討
キーワード：コンクリート、内部ひび割れ識別、電磁波レーダ、深層学習、GAN、FDTD法
コンクリート構造物の健全性を評価するためには，構造内部のひび割れ情報を効率的に把握可能な手法が望まれる．本研究では，深層学習およびFDTD法を利用した，レーダ画像からのコンクリート内部の欠陥識別に関する基礎的な検討を行った．具体的には，まず，実験およびFDTDシミュレーションにより，人工欠陥を有するコンクリートのレーダ画像を大量に生成する．次に画像変換手法であるpix2pixを用いて，上記の画像と，それに対応する欠陥を含む供試体の断面画像をペアとして学習させる．検証の結果，妥当に欠陥位置，サイズを識別できるものの，シミュレーションデータと実験データの同時利用には課題があることが分かった．
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