| 作成年度 | 2016 年度 |
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| 論文名 | 深層学習（ディープラーニング）を用いた地中レーダーによる空洞探査のデータ処理について |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | 物理探査学会第135回（平成28年度秋季）学術講演会 |
| 誌名 | 物理探査学会学術講演会講演論文集 |
| 巻・号・回 | 10 135 |
| 発表年月日 | 2016/10/26 ～ 2016/10/28 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
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| 早稲田大学 | 磯 真一郎 |
| 早稲田大学 | 齋藤 章 |
| 土木研究所 地質・地盤研究グループ | 尾西 恭亮 |
| 深田地質研究所 | 松岡 俊文 |
| 抄録 |
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| 現在，道路下の空洞調査においては，多チャンネルの地中レーダーを用い，移動しながら大量のデータが取得されており，このデータを用いた道路下の空洞の同定には一定の経験と長時間のデータ解釈の作業を必要としている．一方近年，深層学習（ディープラーニング）を用いたデータ処理を実施する環境が急速に整いつつある．本研究では，GPR断面内の反射波画像が，金属管，空洞，あるいはその他のものによるものかを判別する深層学習ネットワークを実装し，路面下の空洞の同定を自動的かつリアルタイムにおこなう際の深層学習の有効性を検証した．深層学習は，限られた学習データにも関わらず，前処理をしていない画像においても，金属管，空洞の反射画像を，おおむね判別することができ，GPRのデータ処理を比較的簡易なPCでも自動化できる可能性を示せた． |
