2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

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[1N3-GS-10] 画像・音声: GAN

2020年6月9日(火) 13:20 〜 15:00 N会場 (jsai2020online-14)

座長:工藤雄太(NEC)

14:00 〜 14:20

[1N3-GS-10-03] GANを用いた地中レーダ画像の補間による地中情報の3D可視化

金澤 靖1、〇徳重 海都1、園田 潤2、山本 佳士3、光谷 和剛3 (1. 豊橋技術科学大学、2. 仙台高等専門学校、3. 名古屋大学)

キーワード:画像補間、地中レーダ、GAN

地中レーダ画像に対するGANを用いた画像補間することによる,地中情報の密な3次元可視化法を提案する.地中レーダは地中の情報を把握するために重要な機器であるが,走査線の直下しか測定できない.従って,密な3D情報を得るには,走査線の間隔を狭める必要があるが,その場合,測定に多大な時間が掛かる.本研究では,粗な走査線から得られた地中レーダの画像から,中間の走査線に対する画像をGANにより推定することで求める.これにより,計測時間の大幅な短縮だけでなく,木目細かな地中の3次元的可視化を行うことができる.学習データとしてシミュレーションデータおよび実際の地中レーダ画像を用いた実験により,提案法の有効性を示す.

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