2017 Fiscal Year Annual Research Report
Effective searching method with airborne and ground-penetrating radar and autonomous navigation techniques for large-scale natural disasters
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15H02997
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| Research Institution | Sendai National College of Technology |
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Principal Investigator |
園田 潤 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (30290696)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡邉 学 東京電機大学, 理工学部, 研究員 (10371147)
金澤 靖 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50214432)
米澤 千夏 東北大学, 農学研究科, 准教授 (60404844)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 地中レーダ / 航空機搭載レーダ / 大規模自然災害 / 工学的捜索手法 / FDTD法 / GPU / ディープラーニング / UAV |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1)東日本大震災の不明者捜索への適用：東日本大震災の津波で津波で甚大な被害を受けた宮城県名取市閖上で，本研究で開発した工学的捜索手法の実証実験を行った。この結果，お骨や衣類などの生活物品を含む50000個の地中物体を検出している。また，上空からの地中物体検出を評価として，Lバンド人工衛星・航空機搭載レーダによる地中物体検出を評価するために,JAXA航空機搭載レーダPi-SAR-L2と無人航空機UAV (Unmanned Aerial Vehicle) による3次元復元技術SfM (Structure from Motion)を用いた同期実験を実施し，埋設CRをPi-SAR-L2で上空から観測しUAV-SfMにより地表面を3次元復元した結果，地表面には大きな物体が存在しない箇所で比較的強い反射が確認された。
(2)人工知能技術による地中レーダ画像からの物体識別：多層のニューラルネットワークであるディープラーニングによる地中物体自動識別技術として，GPUを複数台使用するGPUクラスタを用いたFDTD法による数十万個規模の学習データ生成と，畳込ニューラルネットワークによるレーダ画像からの地中物体の誘電率や大きさの識別手法を開発した。
(3)自律走行地中レーダの開発：GNSS測位に基づく自律走行地中レーダのプロトタイプを開発し，指定した範囲をGNSS自律走行地中レーダにより昼夜問わず探査可能になる。
(4)火山災害への応用：阿蘇山火口付近で，地中レーダによる火山灰中の探査および火山灰の複素比誘電率の周波数特性を測定し，350/500 MHzの地中レーダで2016年に噴火した火山灰堆積を確認した。
(5)海底探査への応用：宮城県山元町沖で，地中レーダによる海底がれきの探査および海水の複素誘電率の周波数特性を測定し，350MHzの地中レーダで水深10mの海底がれきを探査できることを確認した。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(18 results)
