2020 Fiscal Year Annual Research Report
深層学習と電磁波レーダによるインフラ内部構造3次元可視化と造影補修剤の開発
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20H02401
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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) |
木本 智幸 大分工業高等専門学校, 電気電子工学科, 教授 (30259973)
金澤 靖 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50214432)
山本 佳士 法政大学, デザイン工学部, 准教授 (70532802)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 電磁波レーダ / 地中レーダ / 深層学習 / ディープラーニング / FDTD / シミュレーション / インフラ点検 / 災害 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，電磁波のレーダ画像から地中やコンクリートの内部構造を3次元で可視化すること目的に，シミュレーションで生成したレーダ画像を深層学習で学習し，道路や橋梁など実際のインフラ点検のレーダ画像から内部物体の材質・大きさ・位置を推定し3次元可視化する手法を研究する。
令和2年度には，「レーダ画像からの3次元可視化と電磁波レーダ用造影補修剤の開発」として，3次元可視化の前に電磁波レーダで得られるレーダ画像から、内部状態を2次元可視化するプログラムを開発した。ここでは、FDTDシミュレーションで生成した垂直断面の教師付レーダ画像を学習させ，未学習のシミュレーション画像から直接内部構造を2次元可視化する逆問題を行った。また，2次元可視化プログラムを基にしたレーダ画像から3次元可視化を行うプログラムを開発し，レーダ画像から内部物体の3次元形状を出力できることを確認した。深層学習によるレーダ画像処理への応用として，深部の誘電率差の小さいSNの低い受信信号を増強して表示するプログラムや，3次元探査の際の測線を補間するプログラムを開発した。さらに，実際のインフラ点検現場等での内部物体検出を容易にするために，土壌やコンクリート内部の空洞を検出しやすくするための高誘電率・高粘性の電磁波レーダ用造影補修剤を開発した。実際の災害現場での応用として，宮城県丸森町の2019年10月台風19号の土石流現場での3次元地中レーダ探査を実施した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初予定していた研究内容の項目はすべて実施したため。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は深層学習による識別検出精度の向上や教師なし学習等の検討を行う。また，実際のレーダ画像への適用を検討し，道路・土壌中の空洞やコンクリート亀裂などの識別検出に応用する。さらに，他への展開として災害現場での応用等を検討する。
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