| 研究課題/領域番号 |
19H02315
|
|---|
| 研究機関 | 佐賀大学 |
|---|
研究代表者 |
三島 伸雄 佐賀大学, 理工学部, 教授 (60281200)
|
|---|
| 研究分担者 |
渕上 貴由樹 佐賀大学, 理工学部, 助教 (00530172)
和久屋 寛 佐賀大学, 理工学部, 准教授 (40264147)
中山 功一 佐賀大学, 理工学部, 准教授 (50418498)
岡崎 泰久 佐賀大学, 理工学部, 教授 (90253583)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | 歴史的町並み / 景観評価 / 画像認識 / 機械学習 |
|---|
| 研究実績の概要 |
歴史的町並み（以下、町並み）の連続立面の評価を支援するシステムの基盤開発に向けて、基本的な分析手続きの検討、町並み景観データの収集、ならびにその分析方法の検討を行った。具体的に対象とした町並みは、日本の町並みとしては佐賀県鹿島市肥前浜宿の他、海外ではフランス・パリならびにオーストリア・ウィーンのバロック景観である。
基本的な分析手続きとしては、Tensorflowの画像認識アルゴリズムを用いることとし、教師データとテストデータをCNNで画像認識させ、Semantic Segmentationで景観エレメントを取り出し、CAMでヒートマップを作成することによって、CNNが着目している景観要素の抽出を行なった。
現地調査は、肥前浜宿ではできるだけ人との接触を避けながら現地入りし、画像データの収集を行なった。パリとウィーンについては、データ収集を現地の知り合いに依頼して行なった。その結果、より正答率を上げるための方法論として、地区が小さく画像データ量が少ない場合にはAugmentationによって画像増幅を行うこと、街路の種別を歴史的発展経緯などから分類することが可能な場合には前処理として分類を行うこと、が有効であることが分かった。
これらの結果については、英文ジャーナルILT、日本建築学会九州支部研究報告、都市計画学会九州支部研究発表などで報告した。そして、発表した学生が建築学会九州支部九州建築賞研究新人賞、都市計画学会九州支部最優秀発表賞を受賞した。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
コロナ禍で、本来一昨年度行うはずだった現地調査が十分できなかった。画像データについては、現地の知り合いに依頼してビデオで撮るなどをして行うことができたが、現地の建物の実態をよく調査して照合することなどができなかった。また、国際会議での発表などはできなかった。
|
| 今後の研究の推進方策 |
コロナ禍がまだ継続することによる影響は大きいが、日本国内については、できるだけ現地調査に赴き、データの収集や現地の建物の詳細な確認などを行う。海外については、ワクチン接種ができて渡航可能な状況になり次第、渡航する。国際会議での発表は可能な範囲で行い、できるだけジャーナル誌に発表するように努める。
|
