Presentation Information
[C2-01]建物外観画像と深層学習を用いた建物単位の空き家判定手法の開発
*Taro Okumura1, Kento Terada1, Yuki Akiyama1, Ryo Miyata1 (1. Tokyo City University)
Keywords:
深層学習,空き家,建物外観,360度カメラ,空間結合
近年，全国的に空き家が増加し，自治体には調査の実施が求められているが，現状の調査は戸別目視に依存しており，膨大な時間と費用を要する．そこで本研究では，市販の安価な360°カメラで撮影した建物外観画像と現地調査結果を用いて，深層学習による建物単位の空き家判定手法を開発した．対象は和歌山県田辺市および群馬県前橋市とし，建物外観画像と空き家分布データを空間的に結合して教師データを作成し，VGG-16を用いた分類モデルを構築した．田辺市のみを用いた検証では正解率77.4%であったが，空き家の再現率は42.9%にとどまった．一方，前橋市のデータを加えた交差検証では正解率79.5%，F値71.1%を達成し，空き家の再現率も51.8%へ改善した．ただし外挿検証では地域差の影響により精度が大きく低下した．今後はデータの拡充と切り出し精度の改善により，汎用性と実務的有効性を高めることを目指す．