Project/Area Number |
23K22850
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 22030:Geotechnical engineering-related
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Research Institution | Hokkaido University |
Principal Investigator |
川村 洋平 北海道大学, 工学研究院, 教授 (40361323)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北原 格 筑波大学, 計算科学研究センター, 教授 (70323277)
鳥屋 剛毅 秋田大学, 国際資源学研究科, 准教授 (50753240)
澁谷 長史 筑波大学, システム情報系, 准教授 (90582776)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥8,320,000 (Direct Cost: ¥6,400,000、Indirect Cost: ¥1,920,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
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Keywords | AI / 情報化施工 / デジタルツイン / 自動評価システム / ハイパースペクトル |
Outline of Research at the Start |
超スマート社会における土木現場および災害復旧現場において、益々発展が期待される情報化施工、および即時性・効率が求められる情報化防災であるが、その掘削/施工対象となる岩盤・土壌の適切な評価には未だ地質専門技術者の現場観察が必要となる。現在、岩盤・土壌評価方法は専用の指標を用いて、主観的に岩種・風化度・湿潤度・亀裂を定量化されており、観測者による恣意性が高く評価精度が低いことおよび即時性の欠如が問題となっている。 本課題では、複数のハイパースペクトル画像に深層学習およびクラスタリングを適用し現場における観測者の恣意性を排除した高精度かつ迅速な岩盤・土壌の自動評価システムを開発する。
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