[2P5-GS-10] AI応用：検知・識別・入力形式

[2P5-GS-10-04] 深層学習を用いた地中レーダ画像の識別精度向上法

地中レーダの機種や媒質条件の違いを吸収する方法

〇木本 智幸¹、新野 稜¹、園田 潤² (1. 大分工業高等専門学校、2. 仙台工業高等専門学校)

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キーワード：地中レーダ、社会インフラ検査、FDTD法

社会インフラの検査は地中レーダで地中内の電波反射画像を撮り，熟練技術者が目で見て判断しているが，空洞等の危険因子を高精度かつ高速に行うことは困難である．本研究では、地中レーダー画像から地下物体の危険因子であるかどうかを特定するためのAIシステムを開発することを目的とします。 これまで、FDTD法により大量のレーダー画像を生成し、AIシステムを訓練する手法を開発してきました。 しかしながら、FDTD法を実行するための正しい物理定数が不明であるため、正しい画像を生成することは困難です。 本研究では、FDTD法による大量の不正確なレーダー画像とわずか1枚の現場で撮った高精度レーダー画像を使用して、大量の高精度レーダー画像を生成する方法を提案します。