深層学習による台風時の電柱二次被害予測の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS8-3

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): A Study of Indirect Damage Prediction for Utility Poles During Typhoons Using Deep Learning

著者名: 清水 慶一（関西電力）,辻 仁史（SAS Institute Japan）,鵜飼 裕紀（SAS Institute Japan）,伊藤 透（SAS Institute Japan）,石井 宏司（SAS Institute Japan）,森 大樹（SAS Institute Japan）

著者名(英語): Keiichi Shimizu (The Kansai Electric Power Co., Inc.),Hitoshi Tsuji (SAS Institute Japan Ltd.),Hironori Ukai (SAS Institute Japan Ltd.),Toru Ito (SAS Institute Japan Ltd.),Hiroshi Ishii (SAS Institute Japan Ltd.),Hiroki Mori (SAS Institute Japan Ltd.)

キーワード: 台風|深層学習|被害予測|二次被害|typhoon|deep learning|damage prediction|indirect damage

要約(日本語): 2018年台風21号の襲来時には、関西エリアで1,000本を超える電柱への被害が発生した。その内の約半数が建物部材やビニールハウスなどの飛来物による二次被害である。
一方、電力中央研究所と電力10社が共同で開発中の災害時被害予測システム（RAMP）は、かなりの精度で被害予測が可能となってきているが、飛来物による二次被害については、考慮できていない。
そこで、RAMPによる被害予測の精度向上のため、空中写真を用いたAIによる深層学習（Deep Learning）を用いた、飛来物による二次被害予測の可能性について検討したので報告する。