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2024年5月27日に土木学会で開催されたデジタルツイン・DXシンポジウム2024にて当研究室から5件の発表を行いました!
2024年5月27日に土木学会で開催されたデジタルツイン・DXシンポジウム2024にて当研究室から5件の発表を行いました!
[1] 大羽賀駿也, 前田圭介, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀,”工事現場の定点カメラを用いた物体検出および姿勢推定に基づくZero-shot高リスク状況検出”
[2] 五箇亮太, 前田圭介, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀,”Spatial-temporal attentionを導入した再帰型ニューラルネットワークに基づく重機との接触事故リスクの推定”
[3] 吉田将規, 前田圭介, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀,”大規模言語モデルを用いた通報音声からの事象発生地点予測”
[4] Zongyao Li, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama,”Generalizing deep learning-based distress segmentation models for subway tunnel images by test-time training”
[5] 清野竜生, 斉藤直輝, 前田圭介, 小川貴弘, 長谷山美紀,”地下鉄トンネル点検における技術者のモーションデータを用いた熟練度分類-説明可能なGraph Convolutional Networkの導入-”
[1]および[2]は東日本高速道路株式会社北海道支社との共同研究成果、
[3]は一般財団法人 北海道道路管理技術センターとの共同研究成果、
[4]および[5]は東京地下鉄株式会社との共同研究成果です。
本シンポジウムにて発表した論文は,「AI・データサイエンス論文集」として,J-STAGEに掲載されています。
![](https://www-lmd.ist.hokudai.ac.jp/wp-content/uploads/2024/06/444481088_928293382429775_5196173841994305817_n-1024x768.jpg)
![](https://www-lmd.ist.hokudai.ac.jp/wp-content/uploads/2024/06/444458222_928293212429792_5129500350410085917_n-1024x768.jpg)
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