Development of Rock and Soil Evaluation System by AI Technologies for Accelerating iConstruction and iControl

利用人工智能技术开发岩土评价系统，加速iConstruction和iControl

• 批准号: 22H01580
• 负责人: 川村 洋平
• 金额: $ 9.82万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H01580/
• 关键词: 超スマート社会; 情報化施工; 情報化防災; 自動評価システム; ハイパースペクトル; 情報k防災技術; HSデータベース

以下の項目1および項目2を部分的に実施した。項目1：HS波長領域/分割での岩石・土質物性スペクトル特性同定とデータベース構築HSカメラによる対象物の撮影により、HS波長領域/分割の画像情報によって岩種・風化度・湿潤度といった岩盤および土質の工学的特性に影響を与える要素（スペクトル特性）を定量的に評価できるかを明らかにした。結果、それぞれに特徴が際立つ波長を明らかにした。また、撮影手法の確立（標準化）とその手法に基づいたHSデータベースを構築し後の深層学習に役立てる準備をした。データベース構築のためには、特定岩石だけではなく様々な岩石を秋田大学鉱業博物館から選定し、2000サンプル以上のデータ取得した。当該データはWebベースのデータベースとしてシステム構築している。項目2：機械学習による各要素の自動判定技術の開発岩種・風化度・湿潤度の各パラメータを個別に自動判定できる機械学習個別エンジンを開発した。教師あり機械学習ではディープラーニング技術（深層学習）を技術を適用した。さらにディープラーニングエンジンの開発においてレイヤ数調整および目的関数調整を行い、それぞれの判定したい項目に特化した高精度なエンジン開発を目指している。各パラメータにおいて、使用岩種の違いはあれど、80％以上の正答率を得るに至っている。今後は対象岩石が変化した場合の風化度・湿潤度においても同程度の判定率を保障できるようにシステムの改良を進めていく。

The following section of "item 1" item 2 "applies". The 1:HS wavelength domain

项目成果

Fragmentation Size Distribution Measurement by GNSS-Aided Photogrammetry at Real Mine Site

真实矿场 GNSS 辅助摄影测量破碎尺寸分布测量

• DOI: 10.3390/mining2030023
• 发表时间: 2022
• 期刊: Mining
• 作者: Hisatoshi Toriya;Zedrick Paul L. Tungol;Hajime Ikeda;Narihiro Owada;Hong Doo Jang;Tsuyoshi Adachi;Itaru Kitahara;Youhei Kawamura
• 通讯作者: Youhei Kawamura

資源マネージメント研究室

资源管理实验室