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https://doi.org/10.24546/0100477424
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2024-07-03
16:40 集計
)
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26_03 (fulltext)
pdf
1.16 MB
639
メタデータ
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メタデータID
0100477424
アクセス権
open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
ディープラーニングによる物体検知技術 YOLOv5 を用いた図面要素抽出の研究
著者
出口, 直輝 ; 銭谷, 誠司 ; 名下, 宥佑 ; 桝谷, 英弥
著者名
出口, 直輝
著者ID
A2547
研究者ID
1000010623952
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=6b415c7f642a57ea520e17560c007669
著者名
銭谷, 誠司
ゼニタニ, セイジ
Zenitani, Seiji
所属機関名
都市安全研究センター
著者名
名下, 宥佑
著者名
桝谷, 英弥
収録物名
神戸大学都市安全研究センター研究報告
巻(号)
26
ページ
20-28
出版者
神戸大学都市安全研究センター
刊行日
2022-03
抄録
我々は地震,津波,大雨などの大規模な自然災害が都市にもたらす被害を予測するため,「都市丸ごとシミュレーション」を実現することを目指している.都市丸ごとシミュレーションは,バーチャル空間内で実際の3次元都市と対になる双子(デジタルツイン)を作ったうえで,この仮想都市を使って災害シミュレーションを行い,減災・防災に役立てるものである.都市デジタルツインデータを作るためには大規模構造物の設計図面データから情報を読み込む必要があり,そのための技術開発が必要である.本研究では,阪神高速道路株式会社が提供する高速道路の竣工図のスキャンデータから, 構造物の情報を抽出することを目指し, その第一歩として図中の表要素を抽出することを試みた.ディープラーニングによる物体検知アルゴリズムYOLOv5を用いて竣工図から表を読み取る技術を開発し,その検出精度を評価した.
キーワード
都市丸ごとシミュレーション
デジタルツイン
ディープラーニング
YOLOv5
カテゴリ
都市安全研究センター
神戸大学都市安全研究センター研究報告
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26号(2022-03)
紀要論文
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資源タイプ
departmental bulletin paper
言語
Japanese (日本語)
ISSN
1342-9167
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NCID
AA11142997
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