Toward Expanded Input Data for Deep Learning Building Use Classification
T. Shiotani, T. Harada
THE 40TH SYMPOSIUM OF TECHNICAL COMMITTEE ON SOCIAL SYSTEMS, Kanagawa, 2026-09-01
Abstract
近年，社会シミュレーションのモデル作成等への活用を目的として合成人口データが注目されている．しかし，合成人口データが持つ住所情報のうち，町丁目より詳細な情報については，建物に対して無作為に世帯が割り当てられている．そのため，居住の可能性が低い建物にも世帯が配置される等の問題が生じている．先行研究では，深層学習モデルに航空写真を入力し，建物を3項目に分類する手法が提案されたが，視覚的に類似した建物の判別には限界がある．そこで本研究では，航空写真に加え，行政が公開している道路データや数値標高モデル等の情報を用いて入力データを拡張し，建物の利用用途判別の精度を高める．
BibTeX
@misc{T.2026Toward,
title = {Toward Expanded Input Data for Deep Learning Building Use Classification},
author = {T. Shiotani and T. Harada},
howpublished = {THE 40TH SYMPOSIUM OF TECHNICAL COMMITTEE ON SOCIAL SYSTEMS},
year = {2026},
month = {09},
address = {Kanagawa}
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