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Automatic Digitization of JMA Strong-Motion Seismograms Recorded on Smoked Paper Using Deep Learning
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Abstract
Furumura et al.(2023)は気象庁強震計の煤書地震記象紙から波形を自動読取りするConvolutional Neural Networkモデルを構築した.ここではこのCNNモデルの実用性を確認するため,彼らが学習に使用していない1940年神威岬沖の地震の煤書強震記録のスキャン画像にCNNモデルを適用して波形の自動読取りを行い,手動読取り結果と比較する.一部修正が必要な場合があるものの,多くの場合,自動読取り結果は手動読取り値と良い一致を示しており,CNNモデルの利用によってアナログ波形の数値化の手間を大幅に省力化できることを示した.
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Publication details
- DOI
- 10.5610/jaee.24.4_36
- OpenAlex
- W4402958064
- Document type
- article
- Language
- EN
- Source
- Journal of Japan Association for Earthquake Engineering
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