| 研究課題/領域番号 |
21K18758
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
中区分23:建築学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 東北大学 |
|---|
研究代表者 |
石田 泰之 東北大学, 工学研究科, 助教 (20789515)
|
|---|
| 研究分担者 |
持田 灯 東北大学, 工学研究科, 教授 (00183658)
藤山 真美子 お茶の水女子大学, 文理融合 AI・データサイエンスセンター, 准教授 (40638425)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2021年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
|
|---|
| キーワード | ドローン / 熱画像 / 3Dモデリング / 可視画像 / 長波放射量 / 表面温度 / 温熱環境設計 / 熱放射環境計測 / 機械学習 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、機械学習とドローン技術を活用することで都市構成要素(建築物、樹木等)のモジュール化、これを用いた屋外空間の熱放射環境を実用上十分な精度で且つ高速に推定する技術を確立することを目的とし、まず、構成要素の類型化及びドローンによる長波放射特性の計測を実施する。なお計測は、様々な形態の建物・樹木を有する東北大学の片平・川内・青葉山キャンパスで実施する。
次に、類型毎に、計測した長波放射情報のデータセットで構成される『長波放射モジュール』を作成する。以上の知見を長波放射のRapid-estimation技術として集約し、ソフトウェア化するとともに、新たな熱環境設計プロセスとして整理・提案する。
|
| 研究実績の概要 |
1.ドローンを用いた長波放射特性の計測：可視画像と熱画像を同時撮影可能なデュアルカメラを搭載したドローンを用いて、宮城県仙台市東北大学構内にある建物及び樹木を対象とする表面温度の面分布情報計測を行った。研究期間内に取得した計測結果の差異を分析し、測定結果の定性的な傾向を整理した。
2.長波長放射モジュールの作成：上記の測定データに基づく長波長放射モジュールを作成した。具体的には、まず可視画像を基にフォトグラメトリを行い、3次元点群モデルを構築した。次に、可視画像の点群を結ぶ三角形パネル(メッシュ)群を形成し、メッシュ上に熱画像を投影することで、表面温度が色情報として表現された3Dモデルを作成した。作成した3Dモデルを用いて各方向に放射する長波長放射（長波長放射強度[W/sr]）をレーダーチャート上にプロットした長波長放射強度分布を作成することにより、長波長放射の方向特性、及びその時間変化を定量化した。
3.長波長放射モジュールの精度検証：本研究で作成したフォトグラメトリによる表面温度情報を有する3Dモデルから求めた長波長放射強度分布と、対象熱源を直接サーマルカメラで撮影することにより求めた長波長放射強度分布の結果を比較することにより、本手法の推定精度を検証した。その結果、平均で5%未満の誤差で長波長放射強度の推定が可能であることが確認された。
以上のように、高精度に長波長放射強度を推定可能な長波長放射モジュールを完成させた。また、長波長放射モジュールの作成手法が整理された。
|
