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

独立行政法人国立高等専門学校機構

この技術でできること

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

相談したいこと

技術の特徴

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。

AIによる特許活用案

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インフラの劣化検出向けの新たな手法

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。

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参考情報

活用条件

サブスクリプション・未選択
権利譲渡・未選択
ライセンス契約・未選択

商品化・サービス化: ASK
実証実験: ASK
サンプル・プロトタイプ: ASK

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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
住所: 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6737502号

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