電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
C-15-14
ディープラーニングを用いた地中レーダ画像の物体識別における多層化と高解像度化による識別特性
○園田 潤(仙台高専)・木本智幸(大分高専)
現在,トンネルや道路など社会インフラ劣化が問題になっている.調査には地中レーダが有効であるが,地中レーダ画像からの異常箇所の抽出は熟練技術者による判読が必要で,計算機による自動識別が求められている.我々はディープラーニングによる地中レーダ画像の物体識別として,大量の学習画像をGPUクラスタによるFDTD法で生成する手法と,畳み込みニューラルネットワークCNNによる地中物体の誘電率や大きさの識別特性を示している.本研究では,CNNの多層化と地中レーダ画像の解像度による地中物体の識別特性を示す