11月20日（水）、22日（木）の2日間、土木会学会（東京都新宿区四谷）で「第5回 AI・データサイエンスシンポジウム」が開催され、久原巧夢さん（総合情報学部情報学科4年）と松井友哉さん（大学院 総合情報学研究科コンピュータサイエンスコース1年）が研究成果発表を行いました。

「AI・データサイエンスシンポジウム」は、土木工学におけるAI・データサイエンスの発展に資することを目的として、多方面の研究・教育・開発，調査・試験・実践等の成果や現状について分野横断的・俯瞰的に議論する学会です。

研究成果発表は以下の通りです。

「分解能を考慮したハッシュ値の生成による2 時期の点群データの変化箇所検出手法の提案」

久原巧夢（総合情報学部情報学科4年 中原研究室）

中原匡哉（総合情報学部情報学科講師）

中村健二（情報社会学部情報社会学科教授）

◇概要：

本研究では、マークルツリーの階層ごとに生成したハッシュ値により、任意の分解能で2時期の点群データ間の変化箇所を検出する手法を提案しました。

「深層学習を用いたビデオカメラ映像からのバス降車人数の計数手法に関する研究」

松井友哉（大学院 総合情報学研究科コンピュータサイエンスコース1年 中原研究室）

中原匡哉（総合情報学部情報学科講師）

概要：

本研究では、バス停を撮影したビデオカメラ映像から深層学習を用いて、バスの降車人数を計数する手法を開発し、実証実験を通じて提案手法の有用性と課題を明らかにしました。

土木学会 土木情報学委員会 第5回 AI・データサイエンスシンポジウム

https://committees.jsce.or.jp/struct1002/node/60

研究室紹介サイトWHO’S LAB（中原匡哉講師）

https://www.osakac.ac.jp/whoslab/research/nakahara/