| 作成年度 | 2021年度 |
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| 論文名 | 深層学習に基づく河岸侵食の変状検知評価システムの開発 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | |
| 誌名（No./号数） | 寒地土木研究所月報 第823号 |
| 発表年月日 | 2021/10/10 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
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| 寒地河川チーム | 大石 哲也（OISHI Tetsuya） |
| 寒地河川チーム | 横山 洋（YOKOYAMA Hiroshi） |
| 寒地河川チーム | 大串 弘哉（OGUSHI Hiroya） |
| 抄録 |
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| 国土交通省北海道開発局における河川の管理延長は約2,000kmあり、日々の監視のほか、洪水時に防災、減災を行うために、できうる限り異常個所をいち早く見つけ対応していくことが求められている。また、北海道の河川災害は、本州と比較し河岸侵食を伴う例が多く、水害を最小限に防ぐために も侵食の初期段階で状況を把握する必要がある。そこで、CCTVから得られた画像を用いて、迅速な河岸侵食の状況把握を可能とする評価システムの開発を進めている。本研究では、深層学習（ディープラーニング）を用いて、河岸侵食に対応する変状検知モデルを構築し、本モデルを過去に生じた被災データに適用した検討結果について報告する。 |
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