| 研究課題/領域番号 |
19H02315
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| 研究機関 | 佐賀大学 |
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研究代表者 |
三島 伸雄 佐賀大学, 理工学部, 教授 (60281200)
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| 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)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 町並み景観 / 画像認識 / 深層学習 / データベース |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、歴史的町並み（以下、町並み）等の建物が連続している地区の街路沿い立面景観（以下、連続立面）における建物等の更新デザインを対象とし、その評価判断を恣意性なく迅速に行うための連続立面評価支援システムを開発することを全体構想とする。そのために、町並みの定性的「らしさ」の抽出やデザインとの差異の分析に必要なデータセットやシステムのあり方を明らかにし、その実装を目指したモデル的基盤を開発することを目的とする。
令和2年度は、その目的達成に向けて、基本的な仕組みのあり方について検討を行った。具体的には、1)機械学習で景観分析を行う手法の検討、2)画像データを保管していくためのデータベースの構築である。
1)は、我が国ならびにヨーロッパのバロック都市（パリ、ウィーン）の歴史的保存地区の景観的特質について整理するとともに、現地協力者等に依頼して撮影した動画から画像を取り出し、畳み込みニューラルネットワークを用いた画像認識分析と、ヒートマップ作成による特徴量の抽出を行った。その結果、道路種別の分類等の前処理を行うことによって正答率が上がることが確認できた。しかし、抽出された特徴量が地区の特質と無関係のところも多かったことから、前処理や教師データの検討が不可欠であることが明らかになった。例えば、画像の不要な部分の削除や、教師なし機械学習等の検討である。
2)は、上記のような分析を行うにあたって採集した画像等を、都市・通り名、教師データ、テストデータ等のラベルをつけて保管するデータベースの試験的構築である。そして、画像認識分析班へのモニタリングを行い、使い勝手を検証した。その結果、使い勝手を上げるための課題が分かってきた。
以上のように研究の改善点が明らかになった。令和３年度以降に、それらの改善に取り組む。
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| 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
新型コロナウイルスで、所属機関の方針により、学生を帯同して現地に行って調査をすることがほとんどできなかった（特に、県外移動ならびに宿泊の制限）。そのため、現地協力者に依頼して動画を撮るなどの代替措置をとったが、研究者グループで確認することができなかったため、特徴的なところの確認等を適切に行えたかどうか、不明な中で行わざるを得なかった。概ねデータを収集することができて分析を進めたが、前処理の適切さなどについて、ある程度の期間をとって現地を直接見ながら検討しデータを収集する必要がある。それらは今後行わざるを得ないことから、やや遅れているとした。
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| 今後の研究の推進方策 |
所属機関では、令和４年度に新型コロナ感染症に関する危機管理マニュアル等を策定中である。ただし、現地住民との接触を極力避けることなどが求められるので、Withコロナにおいてある程度の調査の限界はあると考えられる。それらを考慮しながら、前処理の方法の検討等、現地に行かなくてもできることを行っていくとともに、現地協力者への依頼と現地調査の実施をハイブリッドに利用しながら研究を遂行する。
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