ディープラーニングによる地震時建物被害判定と被害の地理的分布推定手法

摘要

本研究では、ディープラーニングの手法の一つである 畳み込みニューラルネットワークを用いて、地震時建物 被害の判定手法について検討した。学習したモデルで予 測された被害判定結果は96%程度の正答率となり、概ね 良好な精度で被害判定を行うことが出来た。2016 年熊本 地震における建物被害を予測した被害分布は既往の悉皆 調査の報告と概ね良好に対応した。これにより、本手法 の妥当性が示された。