深層学習を用いた河川流速値の異常判定の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-146

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): A Study on Anomaly Detection in River Flow Velocity Values Using Deep Learning

著者名: 成田比呂（YDKテクノロジーズ）,宮田統馬（神奈川工科大学）

著者名(英語): Hiro Narita (YDK Technologies),Toma Miyata (Kanagawa Institute of Technology)

キーワード: 深層学習|転移学習|河川|異常判定|deep learning|transfer learning|river|anomaly detection

要約(日本語): 近年，地球温暖化の影響により河川災害が頻発しており，防災において河川流量の把握が重要である。現在，新たな観測技術のひとつとして電波式流速計による実証実験が行われているが，装置が受ける環境ノイズにより正しい流速の抽出が難しいデータが存在する。こうしたデータは異常データとして人が識別して除外する必要があるが，データ量は膨大となるため自動識別できると省力化に貢献する。本稿では，深層学習を用いて異常な観測データを判定する方法を検討し，その結果について報告する。

本誌掲載ページ: 244-245 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 374 Kバイト