2022年度 人工知能学会全国大会（第36回）
2022年6月14日〜7月8日京都国際会館＋オンライン
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[1F4-GS-10-03]セマンティックセグメンテーションによる住戸間取り図からの情報抽出
〇谷口 俊一1、園田 亜斗夢1、大山 巧2、古川 慧2(1. 株式会社Lightblue Technology、2. 清水建設株式会社)
キーワード：
セマンティックセグメンテーション、物体認識、ディープラーニング、建築、設計
集合住宅の設計業務では既存の住戸間取り図を参照しつつ、現在のトレンドや顧客の潜在ニーズを反映させた集合住宅の住戸プランを作成する。この間取り図をデータベース化し設計業務を効率化する事を目的に、間取り図にセマンティックセグメンテーションを適用し、部屋属性およびドアや窓などの境界属性を抽出した。また、セマンティックセグメンテーションの精度向上のために、二値化や拡大などの前処理、およびDeepLabv3とHRNetOCRの違いが精度に与える影響等を調査し、改良を加えた。その結果、間取り図の推論においては大局的な特徴と局所的な特徴の両方を考慮することで、実務に適用可能な推定精度が得られることを確認した。