取組事例

　災害発生後は、応急対策計画を立案する上で、迅速な被害状況の特定が極めて重要です。近年の飛躍的な技術革新により、ICT 技術の社会基盤分野への応用が進められています。

　私たちの研究室では、これまで地理情報システムを援用した都市解析に関する研究を進めてきました。当該技術と深層学習による画像認識技術を用いて、本取り組みでは、洪水により浸水した道路区間を自動的に検出する手法を開発します。画像認識技術にはYOLOを採用し、道路ベクターデータと100mメッシュデータを用いて、メッシュ単位で被害状況の判定を行います。過去のある浸水画像から学習モデルを作成し、別の浸水による道路被害画像を予測した結果、高い精度であったことがわかりました。

　土砂災害や津波被害などの異なる災害時を対象として学習モデルを作成し、予測と検証を行うことで、技術の汎用性を高めていきます。