| 種別 | 論文 |
| 主題 | 損傷発生時期を考慮したRC部材の地震ひび割れ画像診断 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 高橋賢作（東北大学） |
| 連名者1 | 高橋典之（東北大学） |
| 連名者2 | |
| 連名者3 | |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | classification、crack、deep learning、RC component、segmentation、ひび割れ、深層学習、画像分類、鉄筋コンクリート部材、領域分割 |
| 巻 | 43 |
| 号 | 2 |
| 先頭ページ | 853 |
| 末尾ページ | 858 |
| 年度 | 2021 |
| 要旨 | RC部材の損傷評価手法として，画像処理手法に機械学習（深層学習）を適用した研究が進められている。当該技術は，地震被害調査の自動化への展開が期待されている。現行の地震被害調査においては，単純にひび割れを検知するだけでなく，地震で新たに発生したひび割れと，従前より存在していた古いひび割れを見分け，新たに生じた地震ひび割れの幅から部材損傷度を評価するなどの対応がとられている。そこで本研究では，発生時期の異なるひび割れに着目し，深層学習による分類が可能であるかを検討した。また，深層学習を適用した画像処理手法（Classification，Segmentation）の地震被害調査への適用限界を考察した。 |
| PDFファイル名 | 043-01-2144.pdf |