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
240
0
Share
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
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
1.3k
NILM Workshop 2017 Vendor Talk
hassaku
0
140
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
3k
Shinamono Labo #15 Home Automation
hassaku
0
190
TokyoRubyKaigi10
hassaku
5
1.3k
PRML Chapter5 Hessian Matrix
hassaku
1
2.1k
Other Decks in Research
See All in Research
2026.01ウェビナー資料
elith
0
370
Research Engineerという仕事 / Research Engineering: Bridging Research and Business
chck
1
160
National high-resolution cropland classification of Japan with agricultural census information and multi-temporal multi-modality datasets
satai
2
230
IEEE AIxVR 2026 Keynote Talk: "Beyond Visibility: Understanding Scenes and Humans under Challenging Conditions with Diverse Sensing"
miso2024
0
190
2026年度 生成AI を活用した論文執筆ガイド/ワークショップ / 2026 Academic Year Guide to Writing Papers Using Generative AI - Workshop
ks91
PRO
0
160
討議:RACDA設立30周年記念都市交通フォーラム2026
trafficbrain
0
900
Harness Engineering and Al Agent
kzinmr
3
1.5k
衛星×エッジAI勉強会 衛星上におけるAI処理制約とそ取組について
satai
4
500
COFFEE-Japan PROJECT Impact Report(海ノ向こうコーヒー)
ontheslope
0
1.7k
COFFEE-Japan PROJECT Impact Report(Uminomukou Coffee)
ontheslope
0
150
SAKURAONE:An Open Ethernet-based AI HPC System And Its Observed Workload Dynamicsin a Single-Tenant LLM Development Environment
yuukit
1
210
2026年3月1日(日)福島「除染土」の公共利用をかんがえる
atsukomasano2026
0
610
Featured
See All Featured
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.5k
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
1
1.3k
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
550
Navigating the Design Leadership Dip - Product Design Week Design Leaders+ Conference 2024
apolaine
1
330
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
4k
Amusing Abliteration
ianozsvald
1
190
The Organizational Zoo: Understanding Human Behavior Agility Through Metaphoric Constructive Conversations (based on the works of Arthur Shelley, Ph.D)
kimpetersen
PRO
0
340
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
128
55k
Leveraging Curiosity to Care for An Aging Population
cassininazir
1
250
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
1.1k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
920
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