[B-2-24] YOLOv7によるレーダ画像の物体検出におけるデータ拡張
この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
キーワード：地中レーダ、深層学習、YOLOv7、データ拡張、自動検出、自動識別
日本では建設後30年以上経過している施設の割合が増えており，劣化による事故が発生している．このような社会インフラの内部を非破壊で探査する手法として地中レーダがある．地中レーダから得られるレーダ画像は，物体の形状そのものは映らず，レーダ画像から内部を推定する必要がある．これまでは熟練技術者による画像判読が行われてきたが，ばらつきや精度の問題もあり，近年急速に発達している深層学習による自動推定が行われている．しかしレーダ画像の解析に時間がかかり，現場でのリアルタイム処理ができない問題がある．本稿では深層学習を用いた地中レーダに映る埋設物のリアルタイムでの自動検出を目的に，実際のレーダ画像を用いて学習時のデータ拡張について検討する．
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