JPWO2021199245A5 - 分析装置、分析方法及びプログラム - Google Patents

分析装置、分析方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JPWO2021199245A5
JPWO2021199245A5 JP2022512969A JP2022512969A JPWO2021199245A5 JP WO2021199245 A5 JPWO2021199245 A5 JP WO2021199245A5 JP 2022512969 A JP2022512969 A JP 2022512969A JP 2022512969 A JP2022512969 A JP 2022512969A JP WO2021199245 A5 JPWO2021199245 A5 JP WO2021199245A5
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
geospatial information
value
displacement
determination model
ground surface
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2022512969A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7375915B2 (ja
JPWO2021199245A1 (ja
Filing date
Publication date
Application filed filed Critical
Priority claimed from PCT/JP2020/014752 external-priority patent/WO2021199245A1/ja
Publication of JPWO2021199245A1 publication Critical patent/JPWO2021199245A1/ja
Publication of JPWO2021199245A5 publication Critical patent/JPWO2021199245A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7375915B2 publication Critical patent/JP7375915B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Claims (10)

  1. 地表面の状態及び当該地表面の地下の状態の少なくともいずれかをそれぞれ表す、複数の種類の地理空間情報から、前記地表面の複数の地点の各々における前記地理空間情報の値を抽出する第１抽出手段と、
    判定モデルが高さの変位に対して寄与する前記地理空間情報の組み合わせを前記地理空間情報の少なくとも一部の値に基づいて判定するように、前記複数の地点における高さの変位と抽出した前記前記地理空間情報の値とに基づいて前記判定モデルを学習する学習手段と、
    を備える分析装置。
  2. 対象地点における前記地理空間情報の値を抽出する第２抽出手段と、
    前記判定モデルによって、前記対象地点における前記地理空間情報の値に基づく、前記対象地点における高さの変位である対象変位に寄与する地理空間情報の組み合わせを判定する判定手段と、
    前記対象変位に寄与する前記地理空間情報の組み合わせを出力する出力手段と、
    を備える請求項１に記載の分析装置。
  3. 前記学習手段は、前記判定モデルが高さの変位に対して寄与する前記地理空間情報の組み合わせの各々の寄与の大きさをさらに判定するように、前記判定モデルを学習し、
    前記判定手段は、前記判定モデルによって、前記対象変位に寄与する地理空間情報の寄与の大きさを判定し、
    前記出力手段は、さらに、判定された前記寄与の大きさを出力する
    請求項２に記載の分析装置。
  4. 前記学習手段は、前記判定モデルが、前記地理空間情報の少なくとも一部の値に基づいて将来の高さの変位の予測をさらに行うように、前記複数の地点における前記高さの変位と抽出した前記前記地理空間情報の値とに基づいて前記判定モデルを学習し、
    前記判定手段は、前記判定モデルによって、前記対象地点における前記前記地理空間情報の値に基づく、前記対象変位の予測をさらに行い、
    前記出力手段は、前記対象変位の予測を出力する
    請求項２または３に記載の分析装置。
  5. 前記学習手段は、前記地理空間情報の少なくとも一部の各々の値に対する条件と、当該条件の全てが満たされる場合において前記将来の高さの変位の予測を行う予測式とを導出し、
    前記予測式は、前記地理空間情報をそれぞれ表す変数の線形和によって表され、
    前記判定モデルは、前記条件がすべて満たされる場合における前記予測式の、前記変数が表す前記地理空間情報の組み合わせを、高さの変位に寄与する前記地理空間情報の組み合わせと判定する
    請求項１乃至４のいずれか１項に記載の分析装置。
  6. 地表面の状態及び当該地表面の地下の状態の少なくともいずれかをそれぞれ表す、複数の種類の地理空間情報から、前記地表面の複数の地点の各々における前記地理空間情報の値を抽出する第１抽出手段と、
    判定モデルが高さの変位を前記地理空間情報の少なくとも一部の値に基づいて予測するように、前記複数の地点における高さの変位と抽出した前記前記地理空間情報の値とに基づいて前記判定モデルを学習する学習手段と、
    を備える分析装置。
  7. 対象地点における前記地理空間情報の値を抽出する第２抽出手段と、
    前記判定モデルによって、前記対象地点における前記地理空間情報の値に基づく、前記対象地点における高さの変位である対象変位を予測する判定手段と、
    予測された前記対象変位を出力する出力手段と、
    を備える請求項６に記載の分析装置。
  8. 地表面の状態及び当該地表面の地下の状態の少なくともいずれかをそれぞれ表す、複数の種類の地理空間情報から、前記地表面の複数の地点の各々における前記地理空間情報の値を抽出し、
    判定モデルが高さの変位に対して寄与する前記地理空間情報の組み合わせを前記地理空間情報の少なくとも一部の値に基づいて判定するように、前記複数の地点における高さの変位と抽出した前記前記地理空間情報の値とに基づいて前記判定モデルを学習する、
    分析方法。
  9. 地表面の状態及び当該地表面の地下の状態の少なくともいずれかをそれぞれ表す、複数の種類の地理空間情報から、前記地表面の複数の地点の各々における前記地理空間情報の値を抽出し、
    判定モデルが高さの変位を前記地理空間情報の少なくとも一部の値に基づいて予測するように、前記複数の地点における高さの変位と抽出した前記前記地理空間情報の値とに基づいて前記判定モデルを学習する、
    分析方法。
  10. 地表面の状態及び当該地表面の地下の状態の少なくともいずれかをそれぞれ表す、複数の種類の地理空間情報から、前記地表面の複数の地点の各々における前記地理空間情報の値を抽出する第１抽出処理と、
    判定モデルが高さの変位に対して寄与する前記地理空間情報の組み合わせを前記地理空間情報の少なくとも一部の値に基づいて判定するように、前記複数の地点における高さの変位と抽出した前記前記地理空間情報の値とに基づいて前記判定モデルを学習する学習処理と、
    をコンピュータに実行させるプログラム。
JP2022512969A 2020-03-31 2020-03-31 分析装置、分析方法及びプログラム Active JP7375915B2 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2020/014752 WO2021199245A1 (ja) 2020-03-31 2020-03-31 分析装置、分析方法及び記憶媒体

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JPWO2021199245A1 JPWO2021199245A1 (ja) 2021-10-07
JPWO2021199245A5 true JPWO2021199245A5 (ja) 2022-07-04
JP7375915B2 JP7375915B2 (ja) 2023-11-08

Family

ID=77928213

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022512969A Active JP7375915B2 (ja) 2020-03-31 2020-03-31 分析装置、分析方法及びプログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20230042178A1 (ja)
JP (1) JP7375915B2 (ja)
WO (1) WO2021199245A1 (ja)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022014328A (ja) * 2020-07-06 2022-01-19 国立大学法人東北大学 液状化評価モデル生成装置、液状化評価装置、液状化評価モデル生成プログラム、液状化評価プログラム、液状化評価モデル生成方法及び液状化評価方法
JP7616228B2 (ja) 2020-09-10 2025-01-17 日本電気株式会社 推定装置、推定方法及びプログラム

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7298891B2 (en) * 2004-07-15 2007-11-20 Harris Corporation Bare earth digital elevation model extraction for three-dimensional registration from topographical points
US7142984B2 (en) * 2005-02-08 2006-11-28 Harris Corporation Method and apparatus for enhancing a digital elevation model (DEM) for topographical modeling
JP5175515B2 (ja) 2007-10-02 2013-04-03 株式会社東芝 モデル構築装置並びにモデル構築のための方法およびプログラム
CA2649916A1 (en) * 2008-01-09 2009-07-09 Tiltan Systems Engineering Ltd. Apparatus and method for automatic airborne lidar data processing and mapping using data obtained thereby
WO2015041295A1 (ja) * 2013-09-18 2015-03-26 国立大学法人東京大学 地表種別分類方法および地表種別分類プログラム並びに地表種別分類装置
US9576373B2 (en) * 2015-04-30 2017-02-21 Harris Corporation Geospatial imaging system providing segmentation and classification features and related methods
JP7152131B2 (ja) 2016-09-21 2022-10-12 日本電気株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
GB2559566B (en) * 2017-02-08 2022-01-12 Ordnance Survey Ltd Topographic data machine learning method and system
JP7102106B2 (ja) 2017-05-16 2022-07-19 株式会社パスコ 機械学習方法、及び地表変動判定方法
US20200166626A1 (en) * 2017-05-17 2020-05-28 Nec Corporation Information processing device, information processing method, and storage medium having program stored thereon
JP7045819B2 (ja) 2017-08-10 2022-04-01 株式会社パスコ 土地被覆学習データ生成装置、土地被覆学習データ、土地被覆分類予測装置及び土地被覆学習データ生成プログラム
JP7059466B2 (ja) 2017-11-02 2022-04-26 国際航業株式会社 予測座標変動算出システム
JP7244794B2 (ja) 2018-08-03 2023-03-23 日本電気株式会社 Ｓａｒ画像解析システム
CN109669184B (zh) 2019-02-25 2021-04-20 电子科技大学 一种基于全卷积网络的合成孔径雷达方位模糊消除方法
WO2022147534A1 (en) * 2021-01-04 2022-07-07 Realmfive, Inc. Preventative failure for agricultural applications
US20230102406A1 (en) * 2021-09-27 2023-03-30 Rezatec Limited System and method for automated forest inventory mapping

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Dong et al. Hidden semi-Markov model-based methodology for multi-sensor equipment health diagnosis and prognosis
Zhao et al. Mooring tension prediction based on BP neural network for semi-submersible platform
CN110555273A (zh) 基于隐马尔科夫模型和迁移学习的轴承寿命预测方法
CA2966043A1 (en) Method and apparatus for drilling a new well using historic drilling data
JPWO2021199245A5 (ja) 分析装置、分析方法及びプログラム
CN111980688B (zh) 一种基于集成学习算法的井斜角度预测方法
CN105183928A (zh) 铸铝构件中的残余应力和变形的快速分析
CN107590316B (zh) 套管柱参数的确定方法和装置
Wu et al. Optimization design on the riser system of next generation subsea production system with the assistance of DOE and surrogate model techniques
CN113761787A (zh) 基于深度迁移网络的高炉铁水硅含量在线预测方法及系统
Wang et al. A graph neural network-based data cleaning method to prevent intelligent fault diagnosis from data contamination
CN111651930B (zh) 一种基于极限学习机的流场涡区域检测方法
KR20200058258A (ko) 지반 층상정보 예측 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 저장 매체
CN113946790B (zh) 一种导水裂隙带高度预测方法、系统、设备及终端
KR102320958B1 (ko) 데이터 증강 기반 인공지능을 이용한 n치 예측 장치 및 방법
Luo et al. A few-shot learning method for vibration-based damage detection in civil structures
JPWO2021199237A5 (ja) 分析装置、分析方法及びプログラム
KR102554626B1 (ko) 점진적 학습을 위한 기계 학습 방법 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치
CN111026790A (zh) 一种基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法
Ribeiro Machado da Silva et al. Convolutional Neural Networks Applied to Flexible Pipes for Fatigue Calculations
CN116050285A (zh) 泥水平衡盾构机盾尾密封油脂消耗预测方法及系统
Thaler et al. A comparison of two neural network architectures for fast structural response prediction
Prats-Montalbán et al. A comparison of different discriminant analysis techniques in a steel industry welding process
Bahari et al. Intelligent drilling rate predictor
CN112182854A (zh) 一种高炉异常炉况智能监测方法及系统