埼玉大学にて研究されている、地域の気候や環境等に生じる時空間的な事象を、
精度よく検出する技術についてご紹介いたします。
座標データと時刻データを含む撮像画像データを複数取得し、
深層学習モデルにより、撮像画像データの画像内に予め定めておいた
特長が含まれる確率を算出。
現実世界において設定したグリッド内で、日毎に算出した確率の平均値を
算出し、得られた時系列データから事象の変化を検出または推定します。
【特長】
■車載カメラなど、位置情報つき撮像画像からランドスケープを
把握することが可能
■衛星観測、ドローンなどでも把握できない地域環境・ランドスケープが
把握可能となる技術
■災害被害把握、耕作放棄や森林伐採、土地被覆変化、景観変化、
ヒートアイランドなどの熱環境変化検知に活用が期待される
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
基本情報
【実用化に向けた課題】
■車載カメラなどからの位置情報付き撮像画像の継続的な収集
■効率的な画像収集およびモデル適用システムの構築
■対象課題の設定
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
価格帯 | お問い合わせください |
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納期 | お問い合わせください |
用途/実績例 | 【活用例】 ■生物季節観測に関する、生物季節情報の収集 ■降雨・冠水ならびに火災による災害検知 ■家屋・構造物倒壊による災害被害把握 ■耕作放棄や森林伐採、土地開発などによる土地被覆変化 ■景観変化 ■ヒートアイランドなどの熱環境変化検知など ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。 |
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株式会社信州TLO