画像認識と音声認識の複合AIによる災害状況認識ユニットの基礎研究

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当該研究課題は、災害時において、画像認識と音声認識の複合的AI技術を活用し、一般的な自治体職員でも、円滑かつ効果的な被害状況把握を可能とするための基礎研究を行うものである。初年度である２０２２年度においては、主要な研究分野であるGIS（地理情報システム）、音声認識、画像認識について、以下の成果を確認した。◆GIS（地理情報システム）：被害状況把握のためのパイロットシステムを構築し、実証実験のための建物データを作成した。また、３次元都市モデル（国土交通省のPLATEAU）のデータを用いて、３次元建物データの仮想現実の表現方法（ユーザインタフェイス）について検討を実施した。また、近年技術開発が目覚ましいウェアラブル・デバイスについて、いくつかの製品を購入し、被害検知への適用可能性について検討した。◆音声認識：観測者の発話（例：方位角45度ぐらいで30mほど先の建物）によって、上記GIS上の建物データとのマッチングを行い、属性値（例：全壊、大規模半壊）を入力するための音声入力インタフェイスを構築した。さらに、実証実験を実施し、これらの機能の稼働を確認した。◆画像認識：上記の音声入力インタフェイスに加え、画像認識により、建物の被災状態を検出するための基礎研究を実施した。俯瞰的に住宅地（複数の戸建て住宅群）を見た場合において、各建物を判読するための物体検知、および各建物の被害状況を判読する被害検知について、それぞれ機械学習を実施し、良好な検出結果を確認した。