研究課題/領域番号 |
23K23009
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分25030:防災工学関連
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研究機関 | 広島大学 |
研究代表者 |
三浦 弘之 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (30418678)
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研究分担者 |
松岡 昌志 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (80242311)
劉 ウェン 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (60733128)
Adriano Bruno 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授 (40831889)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2024年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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キーワード | 災害把握 / 深層学習 / リモートセンシング / 光学センサ / SAR |
研究開始時の研究の概要 |
多様化する自然災害に対してレジリエントな社会基盤の構築を実現するには,汎用的で信頼性の高い被害状況の把握技術を確立しておくことが不可欠である。本研究では,天候に左右されずに安定的に観測可能な合成開口レーダ(SAR)と判読性能の高い光学センサによるマルチモーダルセンシングデータに対して,人工知能(AI)技術のひとつである深層学習を適用して,様々な自然災害に適用可能な建物被害分布の把握技術の構築を目指す。
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