[CS10-25] 畳み込みニューラルネットワークを用いた切羽性状の評価に関する検討
キーワード：切羽評価、画像処理、深層学習、畳み込みニューラルネットワーク
トンネル施工現場での切羽評価と観察簿への記入は，高頻度かつ危険を伴う作業のために省力化と安全性の向上が求められている．本研究では自動化によるこれらの課題解決へ向け，画像からの切羽性状評価を試みた．画像処理には近年高い注目を集めている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いており，過去に施工された現場からできる限り多くの切羽画像を取得して学習を行った．本報では，観察簿の書式に合わせて評価点を求める識別型CNNと，具体的に圧縮強度の値を推定する回帰型CNNを提案し，その検討結果を記述している．
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