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講演抄録/キーワード
講演名 2022-02-22 17:00
地下鉄トンネルの維持管理支援のためのマルチスケール解析を導入した深層学習に基づく変状検出に関する検討
高田紗弥前田圭介藤後 廉小川貴弘長谷山美紀北大
抄録 (和) 交通インフラの維持管理において,技術者の負担軽減およびコスト削減を可能とする高度な支援技術が必要とされている.そこで,本研究では,地下鉄トンネルの維持管理支援を目的として,マルチスケール解析を導入した深層学習に基づく変状検出に関する検討を行う.地下鉄トンネルにおける変状の状態および大きさは,同一路線内においても多種多様である.したがって,地下鉄トンネル画像を複数の解像度で階層的に解析することで,変状の性質を考慮した高精度な変状の検出を行う. 
(英) In maintenance of transportation infrastructures, advanced support technologies that can reduce the burden on engineers and reduce costs are required. In this paper, we propose a new method for distress detection of subway tunnels based on deep learning by introducing multi-scale attention for the purpose of supporting the maintenance of subway tunnels. The state and size of distress in subway tunnels vary widely even within the same subway line. We analyze subway tunnel images in a hierarchical manner with multiple resolutions to accurately detect the distress in consideration of the property of the distress.
キーワード (和) 深層学習 / 変状検出 / 地下鉄トンネル / 維持管理 / マルチスケール解析 / / /  
(英) deep learning / distress detection / subway tunnels / maintenance / multi-scale attention / / /  
文献情報 映情学技報, vol. 46, no. 6, ME2022-59, pp. 377-381, 2022年2月.
資料番号 ME2022-59 
発行日 2022-02-14 (MMS, ME, AIT) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 AIT ME MMS IEICE-IE IEICE-ITS  
開催期間 2022-02-21 - 2022-02-22 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) online 
テーマ(和) 画像処理、一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ME 
会議コード 2022-02-AIT-ME-MMS-IE-ITS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 地下鉄トンネルの維持管理支援のためのマルチスケール解析を導入した深層学習に基づく変状検出に関する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Note on Distress Detection based on Deep Learning with Hierarchical Multi-Scale Attention Mechanism for Supporting Maintenance of Subway Tunnels 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 / deep learning  
キーワード(2)(和/英) 変状検出 / distress detection  
キーワード(3)(和/英) 地下鉄トンネル / subway tunnels  
キーワード(4)(和/英) 維持管理 / maintenance  
キーワード(5)(和/英) マルチスケール解析 / multi-scale attention  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 高田 紗弥 / Saya Takada / タカダ サヤ
第1著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 前田 圭介 / Keisuke Maeda / マエダ ケイスケ
第2著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤後 廉 / Ren Togo / トウゴ レン
第3著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ
第4著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ
第5著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
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講演者
発表日時 2022-02-22 17:00:00 
発表時間 15 
申込先研究会 ME 
資料番号 ITE-MMS2022-34,ITE-ME2022-59,ITE-AIT2022-34 
巻番号(vol) ITE-46 
号番号(no) no.6 
ページ範囲 pp.377-381 
ページ数 ITE-5 
発行日 ITE-MMS-2022-02-14,ITE-ME-2022-02-14,ITE-AIT-2022-02-14 


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