| 作成年度 | 2025年度 |
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| 論文名 | デジタル画像による農業用開水路の表面粗度推定のための深層学習モデル |
| 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873号 |
| 発表年月日 | 2025/09/10 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
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| 水利基盤チーム（現 資源保全チーム） | 横地 穣（YOKOCHI Minoru） |
| 抄録 |
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| 農業用のコンクリート開水路においては、流水に起因する摩耗等によって表面粗さが増大することで水理性能の低下が生じる。機能診断の高度化を念頭に、本研究では深層学習モデルである畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて、開水路表面の画像からその表面粗さを推定する手法の検討を行った。約3万枚の開水路の画像とその算術平均粗さのデータセットでCNNモデルの学習と評価を行ったところ、二乗平均平方根誤差（RMSE）が0.1mm程度となる精度で開水路表面の算術平均粗さを推定できるモデルを得た。得られた推定モデルは、学習データの不足に起因する過学習が見られたものの、実用可能な精度と作業性を有していることが確認された。 |
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