応用地質、防犯カメラ等の映像から浸水状況を把握するAI解析モデルを開発 - IoT NEWS

近年、全国各地で自然災害が頻発しており、特に台風や豪雨によって引き起こされる水災や土砂災害は、今後の地球温暖化の進行等により、さらに増加していくと予想されている。

そうした中、応用地質株式会社は、創立メンバーとして参加する「防災コンソーシアム（CORE）」分科会の取組みとして、防災IoTセンサやSNSなどからリアルタイムに取得する自然災害に関する情報に加え、カメラ映像から発災の予兆や状況を捉えるAI解析技術を活用した「リアルタイムハザードマップ」の開発を進めている。

そして本日、応用地質、株式会社パスコ、セコム株式会社、東京海上日動火災保険株式会社が参加する「リアルタイムハザードマップ」分科会として、防犯カメラ等の映像から浸水状況を即時把握する、AI解析モデルを開発したことを発表した。

今回開発されたAI解析モデルは、深層学習手法の一つである、脳の視覚野の構造における知見を基に設計されている手法「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」を利用した画像解析技術を使用したもので、防犯カメラがとらえた対象物を画像から判断し、水面の位置を把握することで浸水深を解析するものだ。

2022年5月には、国立研究開発法人防災科学技術研究所の大型降雨実験施設において、防犯カメラを用いた浸水の発生検知や浸水深を把握するための、映像解析モデルの開発に向けた実証実験が行われた。

実証実験後にデータ検証を進めた結果、開発したAI解析技術によって把握した対象物の解析浸水深と、防災IoTセンサの計測値との誤差が数cm以内であったことから、発災の予兆や状況を捉えるという用途として活用可能であることが確認されている。