| 研究課題/領域番号 |
15H02997
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| 研究機関 | 仙台高等専門学校 |
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研究代表者 |
園田 潤 仙台高等専門学校, 知能エレクトロニクス工学科, 教授 (30290696)
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| 研究分担者 |
渡邉 学 東京電機大学, 理工学部, 研究員 (10371147)
金澤 靖 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50214432)
米澤 千夏 東北大学, 農学研究科, 准教授 (60404844)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 大規模自然災害 / 工学的捜索手法 / 地中レーダ / 人工衛星・航空機搭載レーダ / UAV / FDTD法 / GPU / ディープラーニング |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，上空から航空機・衛星搭載レーダで観測し反射が強い箇所を地中レーダで地上を精査する複合レーダ技術を用いた大規模自然災害時の捜索手法を開発している．
(1)実際に東日本大震災で甚大な被害を受けた宮城県名取市閖上浜で2014年9月からボランティア団体とともに本手法を適用した捜索を実施している．この結果，6000 m2の領域からお骨や衣類など多くの生活物を含む約30000個の地中物体を発見しており，大規模自然災害時の地中の捜索手法として有効であることを示している．
(2)L バンド人工衛星・航空機搭載レーダによる地中物体検出を評価するために,JAXA航空機搭載レーダPi-SAR-L2 と無人航空機UAV (Unmanned Aerial Vehicle) による3次元復元技術SfM (Structure from Motion) を用いた同期実験を実施し，埋設CRをPi-SAR-L2で上空から観測しUAV-SfMにより地表面を3 次元復元した結果，地表面には大きな物体が存在しない箇所で比較的強い反射が確認された．今後は地中物体検出を後方散乱係数等で定量評価する．
(3)捜索活動の現場でも使用している地中レーダでは，熟練技術者が画像判読により地中物体を推定しているのが現状であり，客観的で高精度な判定や計算機による自動化が求められている．本研究では，多層のニューラルネットワークであるディープラーニングによる地中物体自動識別技術として，GPUを複数台使用するGPUクラスタを用いたFDTD 法による数十万個規模の学習データ生成と，畳み込みニューラルネットワークCNN (ConvolutionalNeural Network) によるレーダ画像からの地中物体の誘電率や大きさの識別手法を開発した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
当初は予定していなかった深層学習による地中物体自動識別技術を開発した
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，(1) 東日本大震災の被災地における捜索活動現場での実証実験，(2) 上空からのレーダによる地中物体抽出の定量化，(3) 地中レーダ画像からの物体自動識別技術の開発と捜索現場での実証実験，(4) 自律走行地中レーダの開発，(5) 火山災害を想定した火山灰における地中レーダ実験，(6) 本手法の海中捜索への適用を実施予定である。
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