| 種別 | 論文 |
| 主題 | RC部材に生じるひび割れの自動分類と地震損傷評価に関する研究 |
| 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 | 千田紘之（東北大学） |
| 連名者3 | |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | classification、crack、deep learning、image processing、RC component、segmentation、ひび割れ、深層学習、画像処理、画像分類、鉄筋コンクリート部材、領域分割 |
| 巻 | 44 |
| 号 | 2 |
| 先頭ページ | 961 |
| 末尾ページ | 966 |
| 年度 | 2022 |
| 要旨 | 近年，大地震後の建物被害調査に機械学習（深層学習）を適用することで，迅速な損傷量評価を可能とする画像診断の研究が盛んに行われている。一方で，機械に与える画像を選定するためには，専門家の知識や判断が依然として必要であり課題でもある。そこで，本研究ではより迅速な調査手法を確立するために，鉄筋コンクリート部材のひび割れを対象として，機械が適切な画像を自動で判断する画像分類技術を導入した。また，そのうえでひび割れ領域検出および損傷量評価を一貫して行う画像診断フローを提案した。 |
| PDFファイル名 | 044-01-2161.pdf |