深層学習を用いた非整備環境における鋼構造物の劣化診断に関する基礎的検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS19049

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Fundamental Study on Degradation Diagnosis of Steel Structures in Uncontrollable Environment Using Deep Learning

著者名: 門馬 英一郎(日本大学),石井 弘允(日本大学),小野 隆(日本大学),髙岡 明弘(朝日エティック),服部 聡(朝日エティック),原田 誠(朝日エティック),樋口 知以(朝日エティック)

著者名(英語): Eiichiro Momma(Nihon University),Hiromitsu Ishii(Nihon University),Takashi Ono(Nihon University),Akihiro Takaoka(Asahi ETIC),Satoshi Hattori(Asahi ETIC),Makoto Harada(Asahi ETIC),Tomoyuki Higuchi(Asahi ETIC)

キーワード: 鋼構造物|錆|深層学習|機械学習|診断|steel structure|rust|deep learning|machine learning|diagnosis

要約(日本語): 本研究は非整備環境における鋼構造物の劣化診断について，深層学習などの機械学習を適用する方法について検討する

要約(英語): In this paper, we consider the application of machine learning such as deep learning to deterioration diagnosis of steel structures in uncontrollable environment.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 5,489 Kバイト