[事例ニュース]

深層学習で河川の氾濫を監視――茨城大学とNECが実証実験

2017年7月21日(金)日川 佳三(IT Leaders編集部)

茨城大学とNECは2017年7月21日、カメラで撮影した河川の画像から河川の氾濫の度合い(危険度)を判定する「NEC水害対策支援システム」の実証実験を、7月21日から茨城県水戸市内で行うと発表した。洪水の危険性などの判断を支援するシステムとして有効かどうかを検証する。

 河川の氾濫時には、水位や水色などが変化する。こうした画像の違いをディープラーニング(深層学習)で学習させることによって、カメラ画像から氾濫の度合いを自動で判定する。カメラは、茨城県水戸市を流れる桜川の偕楽園周辺のポイントに設置する。

図1●水害対策支援システムの画面イメージ(出所:NEC)図1●水害対策支援システムの画面イメージ(出所:NEC)
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 実験では、ディープラーニング(深層学習)を利用したデータ解析ソフトとして、NECの「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習」を使う。さらに、茨城大学の齋藤修特命教授(ICTグローカル教育研究センター副センター長)らの研究グループによる水害発生時の河川の特徴に関する学術的知見を利用する。
 

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