建物被災評価のためのSemantic Segmentationを用いた建築構造部材判定手法の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC2-1

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Proposal of a Method for Determining Building Structural Members Using Semantic Segmentation for Evaluating Building Damage

著者名: 平井 優希（近畿大学）,中川 和人（近畿大学）,倉田 真宏（京都大学）,多田 昌裕（近畿大学）,杉山 治（近畿大学）

著者名(英語): yuki hirai (Kinki University),kazuto nakagawa (Kinki University),masahiro kurata (Kyoto University),masahiro tada (Kinki University),osamu sugiyama (Kinki University)

キーワード: セマンティックセグメンテーション|建築構造部材|Semantic Segmentation|Building Structural Members

要約(日本語): 医療施設が地震等により被災した時、建物の被害を判断して医療継続の可否を決める必要がある。しかし、現場にいる医療スタッフは建築構造の専門的知識を持っているわけではないため、建築としては安全であっても病院避難の判断をしてしまった事例が過去熊本地震時に報告されている。仮に遠隔地の建築専門家と連携し、被災評価を迅速にできればこのような被害を減らすことが可能になると考えられる。本研究では、地震時に建築を撮影した映像データから医療施設の安全評価を行うことを目指し、その一歩として映像データからの建築構造部材の判定を行う。具体的にはSemantic Segmentationに基づき映像データに映る安全評価を行う上で必要な構造部材の判定を行い、構造部材中の被災箇所を推定する手法を提案する。実験を通じて、映像中の構造物判定、被災判定の精度を評価し、動画全体に提案手法を適用した時の処理上の課題を検討した。