2020 Fiscal Year Research-status Report
住民が求める景観とは？-人工知能を活用した景観形成支援システムで明らかにする
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19K04657
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| Research Institution | Aichi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
山本 義幸 愛知工業大学, 工学部, 准教授 (10580508)
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2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 景観形成 / 合意形成 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2020年度は，主に，景観形成支援システムの開発に取り組んだ．これは，選定された画像において特徴抽出を行って，それにより選定者の志向（選定理由・注目箇所）を分析するものである．このシステムは，住民が選定した画像から潜在的な志向を見出すことを目的としており，これを活用することにより，住民の志向を的確にとらえた景観形成基準の策定を目指している．
景観形成支援システムの基幹とする人工知能について，実景観画像を利用して検討した．検討した人工知能は，Neural Style Transfer（NST）とCycleGAN（CGAN）である．いずれの人工知能も画像の融合を得意とする．無電柱化を景観テーマとして，電柱化エリアの画像（電柱化画像）を無電柱化の様相への変換を試みた．結果として，NSTでは元画像（電柱化画像）から無電柱化への様相への変換において，電柱が残ったままで，大きな変化は見られなかった．これに対して，CGANでは，無電柱化の様相に変化したが，元画像の様相よりも参照した無電柱化エリアの景観要素が強く反映される結果となった．今年度では，基幹となる人工知能の選定の結論が出なかったが，次年度以降に，手法の改善や対象景観の事例を増やし，再検討し，これらの畳込みニューラルネットワーク（CNN）をシステムの基幹とする．
さらに，昨年に引き続き多視点景観画像作成システムの開発の検討を試みた結果，上述のシステムで採用するCNNを，本システムに採用した方が，効果的で，両システムの一元化につながることが明らかになったため，次年度以降の継続課題とした．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
景観形成支援システムの根幹として採用する人工知能の決定に至らず，その選定において，手法の改善ならびに対象景観の事例の追加が必要であるため．
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| Strategy for Future Research Activity |
人工知能を活用した「景観形成基準の具体化」および「合意形成の迅速化」を成し遂げるために，「景観形成支援システム」「多視点景観画像作成システム」さらに「推薦システム」の３つのシステムを連携を念頭に開発する．
景観形成基準の具体化は，景観形成支援システムと多視点景観画像作成システムを開発することで達成する．景観形成システムは，畳込みニューラルネットワーク（CNN）の中間層（特徴マップ）の可視化を基幹とする．ここで扱うCNNは，Neural Style TransferおよびGANで景観画像作成に効果的な手法におけるCNNを採用することとする．多視点景観画像作成システムで採用するCNNも，景観の志向を考慮してカメラ位置を自動決定できるシステムの開発が目的であるため，景観形成支援システムで採用するものと同一とする．
合意形成の迅速化は，推薦システムの活用を検討する．検討においては，従来の手法と人工知能による手法の２手法を検討する．人工知能による推薦システムは，CNNとは異なるニューラルネットワークが一般に利用されるが，上記の２つのシステムとの連携を考え，CNNとの関連についても検討する．
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| Causes of Carryover |
当初，海外共同研究者と現地にてディスカッションを重ね，システム開発を行う予定であったが，新型コロナ感染症のため，渡航できず，それにより未使用となった旅費分が次年度使用額となった．次年度も渡航できないようならば，計算環境の改善のために，高速処理用の機器の購入に使用する予定である．
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