[CS15-33] 自律飛行UAVと深層学習を活用した河川巡視の効率化の取り組み
キーワード：人工知能、深層学習、物体検出、ドローン、河川巡視
自律飛行のためのUAV運航管理技術や異常検知のためのAI解析技術などの要素技術が進展し，これらを活用することで河川巡視の効率化・高度化が期待されている．UAV空撮画像をもとに自動で巡視項目を検出するには深層学習の適用が有望であるが，そのために必要な教師データが不足することが課題であった．
本研究では既存の河川巡視記録と新規に取得するUAV空撮データを組合せて深層学習を適用し，河川巡視項目の自動検出を試行した結果について報告する．地上撮影画像で学習したモデルをベースに空撮画像で転移学習を行うことで，限られた空撮画像のみで河川巡視項目の検出を行える可能性が示された．
本研究では既存の河川巡視記録と新規に取得するUAV空撮データを組合せて深層学習を適用し，河川巡視項目の自動検出を試行した結果について報告する．地上撮影画像で学習したモデルをベースに空撮画像で転移学習を行うことで，限られた空撮画像のみで河川巡視項目の検出を行える可能性が示された．
要旨・抄録、PDFの閲覧には参加者用アカウントでのログインが必要です。参加者ログイン後に閲覧・ダウンロードできます。
» 参加者用ログイン