大規模地震災害発生直後に要配慮者が設置する存在位置・ニーズ把握キットの自動検出―YOLOv5と時系列 SAR画像を用いた検討―

• 森崎 裕磨

  金沢大学大学院 自然科学研究科環境デザイン学専攻

• 藤生 慎

  金沢大学 融合研究域融合科学系

• 諏訪 太紀

  金沢大学 理工学域地球社会基盤学類

• 古田 竜一

  一般財団法人リモート・センシング技術センター

• 高山 純一

  金沢大学

書誌事項

タイトル別名

• DETECTION LOCATION AND NEEDS FROM KITS SET UP IMMEDIATELY AFTER A LARGE-SCALE EARTHQUAKE DISASTER BY VULNERABLE PEOPLE: USING YOLOv5 AND TIME SERIES SAR IMAGES

抄録

地震災害は規模が広域化するほど被災者ニーズの収集が難しくなり，細やかな被災者支援の実現も困難を極める．また，地震災害が甚大化するほど携帯電話，防災アプリ等の使用が困難になることが知られている．筆者らは SAR衛星が観測可能かつ後方散乱係数が異なる複数のリフレクタを開発し，大規模地震災害発生直後に被災者に設置していただき，存在位置・ニーズを把握する仕組みの提案を行っている．本研究では，物体検出アルゴリズム YOLOv5及び時系列SAR画像を用いた異常検知手法を組み合わせることにより，広範囲SAR画像の中に観測されたリフレクタを検出する手法の提案を行う．本研究における分析を通して，10×10kmのSAR画像に観測された9個のリフレクタに対して，8地点で検出が可能となった．

収録刊行物

• AI・データサイエンス論文集

  AI・データサイエンス論文集 2 (J2), 314-323, 2021

  公益社団法人 土木学会

キーワード

• large-scale earthquake disaster
• satellite SAR images
• YOLOv5
• anomaly detection

詳細情報

• CRID: 1390853038534374400
• NII論文ID: 130008118353
• DOI: 10.11532/jsceiii.2.j2_314
• ISSN: 24359262
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可