アラヤ、意味的領域分割モデルを活用し河川水位をAIで高精度に計測する技術を開発

株式会社アラヤは、2021年1月より栃木市において実施した防災分野における実証実験に参加し、4Kカメラを用いた河川の監視カメラ画像から、河川の水位を推定するAIのモデル構築をし、±3.6cmの誤差での水位の推定を実現したことを発表した。

実証実験は3つの地点で実施され、2地点でそれぞれ、±3.6cm、±3.74cmの誤差で水位の推定に成功した。残りの1地点については±15.32cmの誤差であり、その理由について、夜間における光量不足が精度低下の要因だということを特定することができた。

今回構築されたAIモデルは、意味的領域分割モデル（セマンティックセグメンテーション）という、ピクセル単位で何が写っているかを分類する深層ニューラルネットワークの技術を利用している。河川を写した画像内から「水面」が写る領域を認識し、その水面状態の時に水位がいくつかを推定する。

今回の実証実験ではデータ取得期間が短く、水位のバリエーションが少ないという課題があった。そのため、実写画像をベースにし、様々な水位の状態を再現したCG画像でデータを増強している。これにより他の地点や他の河川にも適用しやすくなったという。

IoTNEWS編集部

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