姜 文渊

我が国では，ICTを活用したスポーツの研究が盛んに行われており，サッカーにおいて，フォーメーションや連携の可視化による戦術分析が注目されている．しかし，ボール保持者の把握が難しいため，最適な戦術分析をすることが困難である.既存研究では，ボールの保持に焦点を置き，最近傍法を用いたボロノイ図とボールの移動速度の大小と方向の変化からボール保持の抽出を行っている．しかし，選手の一連の動作や時系列を考慮しておらず，ボールの保持判定の正確さが課題である．そこで，本研究では，学習データからRGB値の特徴量を自動抽出して，時系列データを考慮することのできるRNNに着目し，ボール保持者の推定を試みる．

近年，我が国では，高架道路橋が都市景観を大きく損ない問題となっている． そのため，3次元CGモデルを用いた高架道路橋の移設による景観評価が求められている． そこで，著者らは，地図や構造物の図面などを用いて，高架道路橋を含む大阪の主要な街並みのデジタルシティを作成し，都市空間の創出と景観評価に関する研究を行ってきた． しかし，既存研究では，3次元CGモデルを手動で作成しているため，手間や時間などのコストの問題がある． そこで，本研究では，現況データの取得に優れたレーザ測量の結果から自動的に高架道路橋の3次元 CGモデルを作成する手法を考案する． さらに，3次元CGモデルの景観評価に必要な継手間隔に分割する機能も開発する．

近年，建設分野では，国土交通省の推進によって，様々な成果品の電子納品が実施されている． その中の一つである工事写真は，デジタル写真管理情報基準に基づく写真管理項目の記入が義務付けられている．しかし，写真管理項目は，工事写真に写し込まれた黒板の手書き文字を目視で確認し入力されており，手間が掛る問題が生じている．そこで，本研究では，工事写真から写真管理項目の記入内容を自動抽出する手法を提案する．