Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
低コスト低信頼な水位計導入促進ための異常検知システム
Search
hassaku
June 23, 2020
Research
0
180
低コスト低信頼な水位計導入促進ための異常検知システム
防災テックチャレンジ2020
hassaku
June 23, 2020
Tweet
Share
More Decks by hassaku
See All by hassaku
電力データ活用ビジネスにおける機械学習技術の継続的な改善について
hassaku
4
1.2k
NILM Workshop 2017 Vendor Talk
hassaku
0
120
電力データと機械学習 センサ1つでおうちの様子を簡単に見える化
hassaku
0
2.8k
Shinamono Labo #15 Home Automation
hassaku
0
140
TokyoRubyKaigi10
hassaku
5
1.3k
PRML Chapter5 Hessian Matrix
hassaku
1
2.1k
Other Decks in Research
See All in Research
Weekly AI Agents News!
masatoto
33
69k
A multimodal data fusion model for accurate and interpretable urban land use mapping with uncertainty analysis
satai
3
230
チャッドローン:LLMによる画像認識を用いた自律型ドローンシステムの開発と実験 / ec75-morisaki
yumulab
1
510
ストレス計測方法の確立に向けたマルチモーダルデータの活用
yurikomium
0
740
Looking for Escorts in Sydney?
lunsophia
1
120
最適化と機械学習による問題解決
mickey_kubo
0
140
rtrec@dbem6
myui
6
890
ウッドスタックチャン:木材を用いた小型エージェントロボットの開発と印象評価 / ec75-sato
yumulab
1
430
90 分で学ぶ P 対 NP 問題
e869120
18
7.6k
研究テーマのデザインと研究遂行の方法論
hisashiishihara
5
1.5k
Creation and environmental applications of 15-year daily inundation and vegetation maps for Siberia by integrating satellite and meteorological datasets
satai
3
130
実行環境に中立なWebAssemblyライブマイグレーション機構/techtalk-2025spring
chikuwait
0
230
Featured
See All Featured
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
51
8.5k
Balancing Empowerment & Direction
lara
1
440
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
69
11k
It's Worth the Effort
3n
185
28k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
58
9.4k
Speed Design
sergeychernyshev
32
1k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
Fireside Chat
paigeccino
37
3.5k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
184
22k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Docker and Python
trallard
45
3.5k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
22k
Transcript
防災テックチャレンジ 2020 【12 ⾃由提案】 低コスト低信頼な水位計導入促進ための 異常検知システムの提案 hassaku
近年の河川氾濫の危険性増大や各自治体の人手不足を背景に 低コストなIoT水位計の需要が高まっている 将来:低コスト水位計が普及 現状:不十分かつ高コストな監視体制 背景
しかしながら、低コストが故の低信頼性が課題になり、 将来の低コスト水位計の普及を妨げることが想定される 背景
各水位計のデータ \ 異常発見! / そこで、低コスト水位計の普及促進に貢献することを目標として 異常がありそうな水位計を特定するための技術を試作した 提案内容
基本原理 時間 時間×地点数 地点数 ※事前確率、ハイパーパラメータの表示は省略 水位(観測) 流入出量 河川流量 川幅等係数
位置関係等係数 雨量 河川、水位、雨量の関係性をモデル化したグラフィカルモデル 異常検知のための基本的な仕組みとして 水位に関係しそうなデータを機械学習によりモデル化する手法を用いた 水位と雨量のデータから、各要素の関係性 を学習し、水位の正常・異常の区別をつけら れるようにすることが目標
技術検証のために東京都が公開している実際のデータを利用 水位データの計測間隔は10分毎 検証内容
妙正寺川沿いに設置された4箇所の水位計及び付近1箇所の雨量データを利用 水位4地点(三角印) 雨量1地点(星印) 4/1~5/31 4/1~5/31 検証内容
同じ川沿いの水位計同士は、相関関係をもちつつ、 雨量・川幅・位置関係等に応じた変化を示す 水位@鷺盛橋 水位@妙正寺二上 水位@上高田上 水位@落合上 雨量@中野 雨量観測所 上高田上 落合上
←上流 5/16 5/27 検証内容 鷺盛橋 妙正寺二上 点線:実際の水位 実線:水位計の数値
仮に1地点(鷺盛橋)の水位計が故障したとして 誤った水位データを記録する状況を想定(検証用に実データを加工) 水位@鷺盛橋 水位@妙正寺二上 水位@上高田上 水位@落合上 雨量@中野 雨量観測所 鷺盛橋 妙正寺二上
上高田上 落合上 ←上流 点線:実際の水位 実線:水位計の数値 5/16 5/29 5/27 検証内容 雨が降った時の実際の水位(点線)と 水位計の数値(実線)が合っていない!
時間 時間×地点数 地点数 ※事前確率、ハイパーパラメータの表示は省略 水位(観測) 流入出量 河川流量 川幅等係数 位置関係等係数
雨量 河川、水位、雨量の関係性をモデル化したグラフィカルモデル MCMC法によるパラメータ推定 河川流量 川幅等係数 流入出量 位置関係等係数 水位データの生成過程を、シンプルな階層ベイズモデルにて記述し、 MCMC法により各種パラメータを推定 検証内容
パラメータ推定したモデルを用いると、 観測するであろう水位を予測することが可能 水位@鷺盛橋 水位@妙正寺二上 水位@上高田上 水位@落合上 雨量@中野 雨量観測所 鷺盛橋 妙正寺二上
上高田上 落合上 ←上流 点線:実際の水位 青線:水位計の数値 赤線:予測水位 5/16 5/29 実際には水位が上昇しているのに、 故障によって、正しく計測出来ていない 検証内容 雨が降った時の実際の水位(点線)と 予測水位(赤線)がほぼ合っている
結果、予測した水位と実際の計測水位を比較するなどして 異常のありそうな水位計を特定することが可能となる 水位@鷺盛橋 水位@妙正寺二上 水位@上高田上 水位@落合上 雨量@中野 雨量観測所 鷺盛橋 妙正寺二上
上高田上 落合上 ←上流 棒線:予測水位と計測水位の差 5/16 5/29 検証内容 異常の可能性が一目瞭然
まとめ • 低コスト水位計で懸念される低信頼性を担保するために、機械学習モデルによる 異常判別のための仕組みを提案 • 実際の低コスト水位計や異常データに本手法を適用し、実用性を検証することが今 後の課題 • また、更に大規模な河川ネットワークをモデル化し、水位計がない河川でも水位を ある程度推定出来るようにしたりして、年々増加する河川氾濫の防災に貢献してい
きたい