研究課題/領域番号 |
23K22850
|
研究種目 |
基盤研究(B)
|
配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分22030:地盤工学関連
|
研究機関 | 北海道大学 |
研究代表者 |
川村 洋平 北海道大学, 工学研究院, 教授 (40361323)
|
研究分担者 |
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)
|
研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
配分額 *注記 |
8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
2025年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2024年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
|
キーワード | 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 |
研究開始時の研究の概要 |
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。
|