災害時の建物被害、災害前の画像がなくてもAIで判別

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2016年熊本地震での益城町の建物被害データ(広島大の発表資料から)
提案手法によって推定された建物被害分布(広島大の発表資料から)

広島大学と東京工業大学の研究グループは、人工知能(AI)で災害による建物被害を航空写真から自動で判別する技術を開発した。災害前の画像がなくても、被害の程度を判定できる。被害分布を迅速に把握でき、災害時の適切な応急対応や早期復旧に役立つと期待される。

災害時の建物被害の把握には航空写真が使われるが、被害程度は人が見て判別している。画像処理による自動判別には災害前の画像が必要で、実用化できていない。

研究グループは、1995年の兵庫県南部地震、2016年の熊本地震における現地調査による詳細な被害データを分析し、これをもとに深層学習モデルを構築した。

従来は倒壊か無被害かしか分からなかったが、画像から特徴的な指標を抽出して学習する手法を使うことで、一部が崩壊したような中程度の被害も認識できるようになった。

検証した結果、これらの地震では95%以上の精度で被害程度を判別できた。

また、19年の台風15号で被災した千葉県鋸南町の画像でも90%以上の精度で判別でき、多様な災害に適用できることを示した。

日刊工業新聞2020年7月3日

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