2016年熊本地震による建物被害を対象とした深層学習による被災度分類の試み

目視判読結果を用いてCNNにより2種類画像から構成される学習データの画像から6種類への分類を試みた。6種類への分類を行う方法として、CNNから出力される確信度に注目し、検討を行った。その結果、確信度が大きいほど建物の被害(Damage Grade)が大きくなる傾向があることが確信できた。

作成日:
2018/04/16 
作成者(論文:筆頭著者,報告書:発行機関):
釜ヶ谷 悠馬 
フェーズ:
直後・初動期 
対象:
企業・学術機関 
カテゴリ:
建物被害 
場所:
市街地 
区分:
論文 
掲載誌名:
地域安全学会梗概集  
掲載巻ページ:
No.41 
出版者:
地域安全学会 
災害種別:
熊本地震 
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