[B-2] 宇宙・航行エレクトロニクス

[B-2-27] 深層学習を用いた地中レーダ画像からの埋設物検出

^○谷口諒丞¹, 野原彰人¹, 川村真司¹, 高橋信¹, 國岡達也¹, 園田潤², 中道一紗² (1.ミライト・ワン, 2.仙台高専)

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：レーダ、深層学習

掘削工事における埋設管事故防止のために手掘りによる掘削を行っているが，
重労働のため，機械掘りのための確実な埋設物調査技術が求められている．
非掘削調査では地中レーダを用いるのが一般的であり，同装置で得られた測定画像は熟練技術者により判読されているが，
ばらつきや精度の問題があるため，近年では深層学習による自動推定が行われている．
本研究では深層学習による自動推定に必要な教師データを実際に試掘調査が行われた歩道で地中レーダ調査を行い取得した，地中レーダ画像と試掘結果を元に作成した．
この教師データを用いて，深層学習によるリアルタイム物体検出が可能であるYOLOv7によるレーダ画像の埋設管検出を試みた．