独立行政法人国立高等専門学校機構
高精度な状態認識への新道筋、ニューラルネットワーク活用の学習用データ生成方法
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高精度な状態認識への新道筋、ニューラルネットワーク活用の学習用データ生成方法
本発明は、対象系の複数の状態に対して学習用データをニューラルネットワークに入力し、その出力が対象系の状態を表すようにニューラルネットワークのパラメータの値を調整することを特徴とする。さらに、複数の出力点からプローブ波を対象系に入射し、反射波に基づく実測データを生成。その実測データを調整されたパラメータのニューラルネットワークに入力し、対象系の状態を認識する。これにより、地中レーダによるインフラの劣化検出など、高精度な状態認識が可能となる。
つまりは、電磁波等のプローブ波を対象系に入射し、生成される学習用データをニューラルネットワークに入力することで、対象系の状態を高精度に認識する技術
AIによる特許活用案
おすすめ業界 建設業界IT業界研究開発
- インフラの劣化検出向けの新たな手法
- ディープラーニング研究の加速
- セキュリティ分野への応用
現在、トンネルや橋脚などのインフラの劣化が社会問題化しており、異常箇所の早期発見が必要とされている。本発明を活用すれば、地中レーダを用いた非破壊検査と組み合わせることで、高精度な異常箇所検出が可能となる。
ディープラーニングの研究には大量の学習用データと膨大な時間が必要とされています。本発明の学習用データ生成方法を適用することで、効率的かつ高精度な学習が可能となり、ディープラーニングの研究を加速することができます。
本発明の学習用データ生成方法とニューラルネットワークを活用することで、地中に埋設された物体の高精度な認識が可能となります。これにより、地雷探知や違法なトンネルの探索など、セキュリティ分野への応用が期待できます。
活用条件
- サブスク
- 譲渡
- ライセンス
商品化・サービス化 実証実験 サンプル・プロトタイプ
特許評価書
- 権利概要
| 出願番号 | 特願2016-173205 |
| 発明の名称 | 学習用データ生成方法およびこれを用いた対象空間状態認識方法 |
| 出願人/権利者 | 独立行政法人国立高等専門学校機構 |
| 公開番号 | 特開2018-041178 |
| 登録番号 | 特許第0006737502号 |
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